Stable Diffusion Online

Igen. A Stable Diffusion nyílt forráskódú modell, amelyet ingyen letölthetsz és futtathatsz a saját számítógépeden. Az oldal minden eszköze szintén ingyenes: az online demók, az inpainting, a képnagyítás és a promptgenerátor fiók nélkül működik, a saját GPU-nkon futó szövegből kép funkcióhoz pedig csak egy ingyenes fiók kell. Nincs kredit, nincs előfizetés.

Az online demókhoz, az inpaintinghez, a képnagyításhoz és a promptgenerátorhoz nem kell fiók: nyisd meg az oldalt, és kezdd el. Az e-mail-címmel létrehozott ingyenes fiók megnyitja a szövegből kép funkciót a saját GPU-nkon Stable Diffusion 1.5 és SDXL 1.0 modellel, a lépésszám, a CFG-skála, a seed és a képméret teljes beállításával.

Nyisd meg az ingyenes demót, írd le a kívánt képet, majd kattints a Generate gombra. A kép néhány másodperc múlva megjelenik, és letöltheted. A jobb eredményhez adj meg részleteket a stílusról és a fényekről, írj negatív promptot, vagy változtasd meg a seedet, hogy más változatokat is kipróbálj. Semmit sem kell telepíteni.

Kép generálása →

Nem. A Stable Diffusiont a Stability AI fejleszti, amelynek hivatalos weboldala a stability.ai. A stablediffusion.fr független oldal, 2022 óta érhető el, és ingyenes eszközöket kínál a Stable Diffusion és más nyílt modellek böngészőben való használatához, útmutatókkal, promptpéldákkal és művészreferenciákkal. Nem áll kapcsolatban a Stability AI-jal.

Az oldalról →

A prompt egy szöveges leírás, amely irányítja az AI-t. Tartalmazhat témát, művészeti stílust, megvilágítást, hangulatot és médiumot — például: 'egy középkori lovag egy sötét erdőben, olajfestmény, drámai megvilágítás, filmes'. Minél pontosabb a promptod, annál közelebb lesz az eredmény az elképzelésedhez. Tartsd 350 karakter alatt a legjobb eredményekhez.

A negatív prompt megmondja az AI-nak, mit hagyjon ki a képből.

Olvasd el a teljes útmutatót: Hogyan írj Stable Diffusion promptot? →

A negatív prompt megmondja az AI-nak, mit NE mutasson. Tipikus példák: 'blurry, low quality, watermark, text, deformed hands'. Ezekkel eltávolíthatod a jellemző AI-hibákat.

A negatív promptok gyorsan javítják a képminőséget. Adj hozzá súlyokat — például '(blurry:1.4)' — hogy erősebbek legyenek.

Olvasd el a teljes útmutatót: Mi az a negatív prompt? →

A seed egy szám, amely inicializálja a képgenerálás mögötti véletlenszerű folyamatot. Minden kép zajból indul, és a seed meghatározza, hogyan néz ki ez a kiindulási zaj. Hagyd -1-en, hogy minden alkalommal véletlenszerű seedet — és más képet — kapj.

Rögzítsd a seedet, hogy pontosan ugyanazt a képet reprodukálhasd. Ez hasznos kísérletezéshez: tartsd a seedet állandón, míg csak a promptot vagy a beállításokat változtatod, hogy pontosan összehasonlítsd a változatokat. Így tudod később is újra létrehozni egy kedvenc eredményt.

Olvasd el a teljes útmutatót: Mit csinál a seed a Stable Diffusionban? →

A LoRA a Low-Rank Adaptation rövidítése. Egy kis kiegészítő fájl (általában 50–150 MB), amely finomhangolja az alap modellt egy adott stílusra, karakterre vagy témára — anélkül, hogy az egész modellt újratanítaná.

Tölts be egy LoRÁt, hogy képeket generálj egy adott művészeti stílusban, reprodukálj egy adott karaktert, vagy egyezz meg egy referencia-koncepcióval. Több LoRát is kombinálhatsz egyetlen promptban súlyok segítségével: <lora:my-style:0.8>. Több ezer ingyenes LoRA elérhető a Civitai-on és a Hugging Face-en.

Olvasd el a teljes útmutatót: Mi az a LoRA a Stable Diffusionban? →

A Stable Diffusion helyi futtatásához legalább 6 GB VRAM-mal rendelkező újabb NVIDIA GPU szükséges. Az AMD GPU-k ROCm-meghajtókkal működnek Linuxon. Az Apple Silicon (M1/M2/M3) is támogatott az MPS backend-en keresztül. Ha nincs kompatibilis GPU-d, ingyenes online eszközünk közvetlenül a böngésződben fut — nincs szükség telepítésre.

Olvasd el a teljes útmutatót: Hogyan telepítsd a Stable Diffusiont helyben? →

Legalább 4 GB VRAM szükséges a Stable Diffusion futtatásához. Az SDXL modelleknél 6 GB az ajánlott minimum. 8 GB vagy több esetén nagyobb képeket generálhatsz és több funkciót használhatsz.

GPU nélkül is futtathatod CPU-n, de sokkal lassabb. Ingyenes online demónkat GPU nélkül is használhatod.

Az img2img lehetővé teszi, hogy egy meglévő képet kiindulópontként használj. Megadsz egy forrásképet és egy promptot. A Stable Diffusion ezután az utasításaid alapján átalakítja a képet.

Használd egy fotó stílusának megváltoztatásához, egy generált kép javításához vagy egy vázlat finomításához. A denoising erőssége szabályozza, mennyit változtat az AI az eredetin.

Ez a modelltől függ. A Stable Diffusion alap modelljei a CreativeML Open RAIL-M licencet használják. Ez engedélyezi a kereskedelmi felhasználást, de korlátozásokkal — nem használhatod a képeket emberek megkárosítására vagy megtévesztésére.

Mindig ellenőrizd a használt checkpoint licencét. Egyes közösségi modellek korlátozzák a kereskedelmi felhasználást. Ha AI-generált képeket adsz el vagy teszel közzé, jegyezd fel a modellt és a licencét.

A ControlNet egy kiegészítő a Stable Diffusionhoz, amely pontos kontrollt ad a képkompozíció felett. Megadsz egy referencia képet — pózot, éldetektálási vagy mélységtérképet — és az AI követi azt a struktúrát.

Használd a ControlNetet egy személy pontos pózának megőrzéséhez, jelenetelosztás másolásához vagy vázlat precíz követéséhez. A promptoddal együtt működve irányítja a kép tartalmát és szerkezetét.

A checkpoint egy mentett AI-modellfájl. Mindent tartalmaz, amit a modell a tanítás során megtanult. Egy checkpointot töltesz be, hogy beállítsd a képeid stílusát és témáját.

A különböző checkpointok nagyon eltérő eredményeket adnak. Némelyiket realisztikus fotókhoz, másokat animéhez vagy illusztrációhoz tanítottak. Ingyenes checkpointokat tölthetsz le a Hugging Face-ről vagy a Civitairól.

A ComfyUI egy ingyenes, csomópontalapú felület a Stable Diffusionhoz. Képworkflow-kat hozol létre csomópontnak nevezett blokkok összekapcsolásával. Minden csomópont egy lépést végez — modellt tölt be, promptot ad hozzá vagy menti a képet.

A ComfyUI teljes kontrollt ad minden lépés felett. Gyorsabb és könnyebb, mint az Automatic1111. A haladó felhasználók összetett workflow-khoz kedvelik. A workflow-kat JSON-fájlként megoszthatod.

A Flux a Black Forest Labs szövegből képet alkotó modellcsaládja; a céget korábbi Stability AI kutatók alapították. A legújabb nyílt súlyú kiadás a FLUX 3 Image Klein, amely 2026. október 15-én jelent meg: 5,6 milliárd paraméter, natív 4K generálás, szerkesztés legfeljebb tíz referenciakép alapján, és egy int8 változat, amely egy 8 GB-os videokártyán is fut.

A FLUX 3 Image Klein a FLUX Kommunity License alatt jelent meg: ingyenes kereskedelmi használat magánszemélyeknek és évi 5 millió dollár bevétel alatti cégeknek; a nagyobb szervezeteknek kereskedelmi licenc kell a Black Forest Labs-tól. A 2025 novemberében megjelent FLUX.2 továbbra is aktuális, öt változatban: három hosztolt, a [max], a [pro] és a [flex], és két nyílt súlyú, a [dev] és a [klein]. Az oldal demója a FLUX.2 [dev] változatot futtatja, a művészi stílusok oldala pedig a FLUX.2 [klein] változattal készült.

Nézd meg a művészi stílusokat a FLUX.2-vel →

A Qwen-Image 2.1 az Alibaba Qwen csapatának nyílt súlyú, szövegből képet alkotó és képszerkesztő modellje, amely 2026 szeptemberében jelent meg. Kulcsszólisták helyett egész mondatokat követ, olvasható szöveget ír a képbe, és natív 2K-ban, négyzetnél 2048 × 2048-ban renderel, felskálázó nélkül. Szerkesztéshez egy mondatot és legfeljebb tíz referenciaképet fogad.

Ingyen kipróbálhatod az oldal Qwen-Image 2.1 demójában, fiók nélkül. Otthon is fut ComfyUI-ban; az int8 súlyok elférnek egy 16 GB-os videokártyán. A súlyok a Qwen Research License alatt állnak: kizárólag kutatásra és kiértékelésre, és bármilyen kereskedelmi használathoz külön licenc kell a Qwentől. Az első, 2025 augusztusában kiadott Qwen-Image Apache 2.0 licencű volt.

Olvasd el a teljes útmutatót: mi a Qwen-Image, mire képes és hogyan működik →

A legújabb verzió a Stable Diffusion 3.5 , 2024 októberében jelent meg. Élesebb képeket produkál, lényegesen jobb szövegmegjelenítéssel, gazdagabb színekkel és fejlettebb apró részletekkel. Három méretben érhető el: Large (8 milliárd paraméter), Large Turbo gyors generáláshoz és Medium — mind futtatható lokálisan mérsékelt VRAM-mal.

Olvasd el a teljes útmutatót: SDXL vs Stable Diffusion 3 vs SD 1.5: melyiket használd? →