1. **系统要求**：
- 具有 NVIDIA GPU 的计算机，最好是具有至少 8GB VRAM 的 GPU。
- 安装 CUDA 和 cuDNN。
- Python 3.7 或更高版本。
- Git。
2. **依赖项安装**：
- 首先，确保已安装 NVIDIA CUDA 工具包和 cuDNN。
- 使用以下命令安装所需的 Python 依赖项：
```
pip install torch torchvision
pip install git+https://github.com/lucidrains/denoising-diffusion-pytorch.git
```
3. **获取 Stable Diffusion 代码**：
- 克隆 Stable Diffusion 仓库：
```
git clone https://github.com/lucidrains/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion
```
4. **下载预训练模型**：
- 从 Release 页面下载预训练模型文件（例如 `sd-v1-4.pkl`）。
5. **运行示例**：
- 在 `stable-diffusion` 目录下创建一个名为 `examples` 的文件夹，并进入该文件夹：
```
mkdir examples
cd examples
```
- 使用以下命令运行示例：
```
python generate.py --content "一只猫" --width "" --height "" --ratio ""
```
这将生成一张包含 "一只猫" 的图像。
6. **自定义设置**：
- 通过修改 `generate.py` 中的参数，可以调整生成图像的宽度、高度、比例等。
7. **进阶使用**：
- 可以通过训练自己的模型来定制 Stable Diffusion，具体方法请参考官方文档。
