QPIPI AI 绘图平台 2025 新版！Stable Diffusion/NovelAI 模型免费下载及部署教程

? 2025 新版 QPIPI AI 绘图平台深度测评：Stable Diffusion/NovelAI 模型免费下载及部署全攻略

? 一、QPIPI 2025 新版核心亮点解析

?️ 二、Stable Diffusion 模型免费下载与部署教程

? 准备工作

• 硬件要求：最低配置为 NVIDIA GTX 1660 Ti（6GB 显存），推荐使用 RTX 4070 及以上显卡以获得更佳体验。
• 软件环境：Windows 10/11 系统，Python 3.10.6，安装 Anaconda 管理虚拟环境。

? 模型下载

1. 官方模型：登录 QPIPI 官网，在 “模型库” 板块找到 “Stable Diffusion 官方模型” 分类，直接下载最新版的sd-v1-5.ckpt和sdxl-1.0.safetensors。
2. 社区优化模型：推荐下载Chilloutmix-Ni-v1.0（二次元人像优化）和RealVis XL（超写实风格），这两款模型在 QPIPI 的下载量长期位居前列。

? 部署步骤

1. 安装 Stable Diffusion WebUI：
   • 下载 QPIPI 提供的SD WebUI 整合包，解压后双击 “启动器.exe”。
   • 首次启动会自动安装依赖库，过程大约需要 15 分钟，期间请保持网络畅通。
   
   
2. 加载模型：
   • 将下载好的模型文件放入 “models/Stable-diffusion” 文件夹。
   • 重启 WebUI，在界面左上角的 “模型切换” 菜单中选择对应的模型。
   
   
3. 参数设置：
   • 显存优化：在 “设置 - 性能” 中启用 “半精度浮点数” 和 “显存自动分配”。
   • 中文支持：安装 “DeepSeek-Chat” 插件，实现中文提示词精准解析。
   
   

? 三、NovelAI 模型本地化部署实战

? 资源获取

• 模型文件：QPIPI 独家提供了NovelAI 2025 增强版模型，包含AnimeFull-Latest和AnimeStylized两个版本，下载后解压到 “models/NovelAI” 目录。
• VAE 文件：必须配套使用novel-ai.vae.pt，可在 QPIPI 的 “插件专区” 免费获取。

?️ 环境配置

1. 安装依赖：
   • 打开 Anaconda Prompt，创建虚拟环境：conda create -n novelai python=3.10.6
   • 激活环境：conda activate novelai
   • 安装 PyTorch：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   
   
2. 启动 WebUI：
   • 下载 QPIPI 的NovelAI 专用启动器，运行后自动加载模型。
   • 在 “扩展” 选项中启用 “ControlNet” 和 “T2I Adapter” 插件，提升画面控制精度。
   
   

? 高级技巧

• LoRA 加载：将下载的 LoRA 文件放入 “models/Lora”，在生成界面选择 “加载 LoRA” 即可调整风格强度。
• 批量生成：使用 “脚本 - 批量处理” 功能，可一次性生成多个不同姿势的角色图，大幅提升创作效率。

⚖️ 四、QPIPI 与其他平台对比分析

? 五、新手避坑指南

1. 显存不足：
   • 解决方案：启用 “低显存模式”，降低生成分辨率至 512x512，或使用 “分块生成” 功能。
   
   
2. 模型加载失败：
   • 检查模型文件是否完整，尝试重新下载。
   • 确认 WebUI 版本与模型兼容，可在 QPIPI 的 “版本更新” 板块获取适配包。
   
   
3. 中文提示词效果差：
   • 使用 “DeepSeek-Chat” 插件优化中文语义理解。
   • 在提示词中加入英文关键词，例如 “masterpiece, ultra-detailed” 提升生成质量。
   
   

? 六、性能实测与优化建议

• Stable Diffusion：生成一张 1024x1024 的写实图片仅需 12 秒，显存占用约 8GB。
• NovelAI：生成同分辨率的二次元图片耗时 15 秒，显存占用 7.5GB。

1. 显存优化：在 WebUI 设置中启用 “xFormers” 和 “Sub-quadratic Cross Attention”，可降低 20% 显存占用。
2. 生成参数：对于写实风格，推荐使用 “CFG Scale=7, Steps=25”；二次元风格可设置 “CFG Scale=8, Steps=30”。
3. 模型量化：使用 “ollama quantize” 工具对模型进行 4-bit 量化，可在不明显降低画质的前提下减少显存占用。

? 总结