Stable Diffusion po polsku – jak zacząć i generować obrazy AI za darmo

Stable Diffusion potrafi zamienić zwykłe zdanie w gotową grafikę – i robi to za darmo

Wpisujesz kilka słów po angielsku, czekasz kilkanaście sekund i dostajesz obraz, który wyglądałby jak praca grafika z kilkuletnim doświadczeniem. Brzmi jak magia? To Stable Diffusion – jeden z najbardziej znanych, najlepiej udokumentowanych i najchętniej używanych generatorów obrazów AI na świecie. Co więcej, możesz go wypróbować bez rejestracji, bez karty kredytowej i bez instalowania czegokolwiek.

W tym artykule dowiesz się:

• czym właściwie jest Stable Diffusion i jak działa,
• jak wygenerować pierwszy obraz krok po kroku,
• jakie prompty dają najlepsze efekty,
• do czego się nadaje, a gdzie wyraźnie ma swoje granice,
• co mówią o nim twórcy i użytkownicy na całym świecie,
• co redakcja AIPORT.pl naprawdę o nim myśli.

Czym jest Stable Diffusion i dlaczego wszyscy o nim mówią

Stable Diffusion to open-source’owy model AI do generowania obrazów na podstawie opisów tekstowych. Opracowany przez firmę Stability AI we współpracy z naukowcami z CompVis i RunwayML, zadebiutował publicznie w sierpniu 2022 roku i niemal natychmiast wywołał lawinę zainteresowania – zarówno wśród artystów i grafików, jak i programistów, marketerów czy zwykłych entuzjastów technologii.

Kluczowym słowem jest tutaj „open-source”. W odróżnieniu od Midjourney, który działa wyłącznie na zamkniętej platformie z abonamentem, albo DALL-E od OpenAI, który wymaga konta i tokenów, Stable Diffusion można pobrać, zainstalować na własnym komputerze i używać bez żadnych limitów czy opłat. Społeczność wokół niego liczy dziesiątki tysięcy twórców, którzy tworzą własne modele, nakładki, pluginy i tzw. LoRy (modyfikacje stylu).

Jak to działa od strony technicznej? Model uczy się na miliardach par obraz-opis ze zbioru LAION-5B, a następnie generuje nowe obrazy przez odwrócony proces „zaszumiania” – zaczyna od przypadkowego szumu i stopniowo kształtuje go według wskazówek z twojego promptu. Brzmi skomplikowanie, ale z perspektywy użytkownika wygląda to tak: piszesz, co chcesz zobaczyć, model myśli przez kilkanaście sekund i wyświetla gotowy obraz.

Aktualnie dostępne wersje to przede wszystkim:

• Stable Diffusion 1.5 – klasyczna, lekka wersja, ulubiona społeczności ze względu na ogromne zasoby gotowych modeli,
• Stable Diffusion XL (SDXL) – znacznie lepsza jakość, obsługuje 2,3 miliarda parametrów,
• Stable Diffusion 3.5 – wydany w październiku 2024 roku, z ulepszoną obsługą tekstu i detali,
• warianty SDXL Turbo – generują obraz w czasie rzeczywistym, w jednym kroku.

Wersja	Rok wydania	Mocna strona	Wymagania sprzętowe
SD 1.5	2022	Ekosystem modeli, szybkość	GPU 6 GB VRAM
SDXL	2023	Jakość obrazu, detale	GPU 8 GB VRAM
SD 3 / 3.5	2024	Tekst w obrazach, złożone sceny	GPU 8-12 GB VRAM
SDXL Turbo	2023	Generowanie w czasie rzeczywistym	GPU 8 GB VRAM

Jak wygenerować pierwszy obraz krok po kroku

Nie masz potężnego GPU? Nie chcesz niczego instalować? Nie ma sprawy. Najprostszy punkt wejścia to strona stablediffusionweb.com, która działa bezpośrednio w przeglądarce, używa modelu SDXL i nie wymaga zakładania konta.

Oto cały proces od zera do gotowego pliku:

1. Wejdź na stronę stablediffusionweb.com,
2. w polu tekstowym na środku ekranu wpisz opis obrazu po angielsku (o tym, jak pisać dobre prompty, mówię za chwilę),
3. kliknij przycisk „Generate” i poczekaj od 5 do 30 sekund,
4. po wygenerowaniu kliknij na obraz prawym przyciskiem myszy i wybierz „Zapisz obraz jako…” albo kliknij ikonę pobierania,
5. masz gotowy plik PNG, który możesz używać dowolnie.

Jeśli wynik ci nie odpowiada, wystarczy kliknąć Generate jeszcze raz – przy tym samym prompcie model za każdym razem tworzy inny wariant. Możesz też drobno zmienić opis i sprawdzić, jak zmienia się rezultat.

Dla tych, którzy chcą czegoś więcej, warto spojrzeć na DreamStudio – oficjalną platformę Stability AI. Rejestracja jest darmowa i otrzymujesz pakiet kredytów startowych, które pozwalają na kilkadziesiąt generacji bez wydawania pieniędzy. Tam masz już dostęp do ustawień takich jak rozdzielczość, liczba kroków generowania czy tzw. CFG scale (czyli jak bardzo model trzyma się twojego opisu).

Alternatywa dla bardziej technicznych użytkowników to instalacja lokalna przez AUTOMATIC1111 – webUI uruchamiane na własnym komputerze. Daje pełną kontrolę i brak limitów, ale wymaga karty graficznej z co najmniej 6 GB pamięci VRAM i gotowości do spędzenia godziny na konfiguracji.

Stable Diffusion lokalnie – jak zainstalować i używać na własnym komputerze

Wersje webowe są wygodne, ale mają swoje ograniczenia: limity generacji, kolejki w godzinach szczytu i brak dostępu do zaawansowanych ustawień. Jeśli chcesz w pełni odblokować możliwości Stable Diffusion, warto zainstalować go lokalnie na własnym komputerze. Brzmi technicznie? Trochę tak – ale poniżej rozbijam to na konkretne kroki, które spokojnie da się przejść w godzinę.

Czego potrzebujesz przed startem

Zanim zaczniesz, sprawdź, czy twój sprzęt spełnia wymagania. Lokalna instalacja ma sens tylko wtedy, gdy masz odpowiednią kartę graficzną – bez niej generowanie będzie trwało wiele minut na obraz, co skutecznie zabija przyjemność z używania narzędzia.

Minimalne wymagania do uruchomienia Stable Diffusion lokalnie:

• karta graficzna NVIDIA z co najmniej 6 GB pamięci VRAM (dla SD 1.5) lub 8 GB (dla SDXL),
• system operacyjny Windows 10/11 lub Linux (Mac możliwy, ale bardziej skomplikowany),
• Python 3.10 zainstalowany na komputerze,
• Git do pobrania repozytorium,
• minimum 20 GB wolnego miejsca na dysku (modele zajmują kilka gigabajtów każdy),
• stabilne połączenie z internetem do pobrania plików.

Karty AMD działają, ale wymagają dodatkowej konfiguracji i są mniej stabilne w tym środowisku. Jeśli masz laptopa z kartą RTX 3060 lub nowszą – jesteś w dobrej sytuacji.

Instalacja krok po kroku przez AUTOMATIC1111

Najpopularniejsze środowisko do lokalnego Stable Diffusion to AUTOMATIC1111 WebUI – darmowe, open-source’owe, z ogromną społecznością i mnóstwem dokumentacji. Poniżej uproszczona ścieżka dla systemu Windows:

1. Wejdź na stronę stability.ai i pobierz plik modelu SDXL Base (plik .safetensors, około 6,5 GB).
2. Zainstaluj Python 3.10 ze strony python.org – przy instalacji zaznacz opcję „Add Python to PATH”.
3. Zainstaluj Git ze strony git-scm.com – standardowa instalacja, bez zmian w ustawieniach.
4. Wejdź na GitHub AUTOMATIC1111 (repozytorium „stable-diffusion-webui”) i kliknij „Code”, a potem „Download ZIP”, lub sklonuj repozytorium przez Git.
5. Wypakuj pobrany folder w wybranym miejscu na dysku (np. C:/stable-diffusion).
6. Skopiuj pobrany plik modelu do folderu models/Stable-diffusion wewnątrz katalogu webUI.
7. Uruchom plik webui-user.bat – przy pierwszym uruchomieniu skrypt automatycznie pobierze wszystkie potrzebne biblioteki (może to zająć od 5 do 20 minut).
8. Po zakończeniu instalacji w konsoli pojawi się adres lokalny, zazwyczaj http://127.0.0.1:7860 – otwórz go w przeglądarce.

Gotowe. Masz w przeglądarce pełny interfejs Stable Diffusion działający na twoim komputerze, bez limitów i bez wysyłania danych gdziekolwiek na zewnątrz.

Co możesz zrobić lokalnie, czego nie masz w wersji webowej

Lokalna instalacja to zupełnie inny poziom możliwości. Poniżej zestawienie różnic między wersją webową a lokalną:

Funkcja	Wersja webowa (np. stablediffusionweb.com)	Instalacja lokalna (AUTOMATIC1111)
Limit generacji	Tak, często dzienny	Brak limitów
Koszt	Darmowy lub abonament	Jednorazowa konfiguracja, potem 0 zł
Negatywny prompt	Ograniczony lub brak	Pełna kontrola
Własne modele	Nie	Tak, nieograniczona liczba
LoRA i nakładki stylu	Nie	Tak
Inpainting i outpainting	Rzadko	Tak, wbudowane
Prywatność danych	Dane na serwerach zewnętrznych	Wszystko lokalnie na twoim dysku
Rozdzielczość	Zazwyczaj do 1024px	Dowolna (ograniczona VRAM)

Kluczowa różnica to dostęp do własnych modeli. Platforma Civitai.com oferuje tysiące darmowych modeli trenowanych przez społeczność – od hiperrealistycznych portretów, przez grafikę w stylu anime, po renderingi architektoniczne. Pobierasz plik modelu, wrzucasz do folderu models/Stable-diffusion, odświeżasz listę w interfejsie i wybierasz nowy model z listy. Tak prosto.

Pierwsze generowanie po instalacji

Po otwarciu interfejsu w przeglądarce zobaczysz pole tekstowe na prompt, przycisk Generate i po prawej stronie panel z ustawieniami. Na początku wystarczy znać kilka z nich:

• Sampling steps – liczba kroków generowania, wartość między 20 a 30 daje dobre wyniki bez długiego czekania,
• CFG Scale – jak bardzo model trzyma się twojego opisu (wartość 7-10 to dobry punkt startowy),
• Width / Height – rozdzielczość obrazu, zacznij od 512×512 lub 768×768, żeby nie przeciążać karty,
• Seed – numer ziarna losowości; wpisanie konkretnej liczby pozwala odtworzyć dokładnie ten sam obraz w przyszłości.

Wpisz swój pierwszy prompt, ustaw sampling steps na 25, CFG scale na 7, rozdzielczość 512×512 i kliknij Generate. Pierwsze generowanie może potrwać nieco dłużej, bo model ładuje się do pamięci karty graficznej. Kolejne będą znacznie szybsze.

Jak pisać prompty, które naprawdę działają

To jest serce całej zabawy ze Stable Diffusion. Jakość wyniku zależy bezpośrednio od jakości opisu. Model działa przede wszystkim w języku angielskim i najlepiej reaguje na konkretne, szczegółowe instrukcje wizualne.

Dobre prompty łączą kilka elementów naraz:

• opis głównego tematu (co lub kto ma być na obrazie),
• styl artystyczny lub medium (oil painting, photorealistic, anime, watercolor),
• oświetlenie (cinematic lighting, golden hour, studio light),
• jakość i szczegółowość (highly detailed, 8k, sharp focus, intricate),
• ewentualny punkt widzenia (close-up, aerial view, wide angle).

Poniżej porównanie słabego i skutecznego promptu dla tego samego tematu:

Cel	Prompt słaby	Prompt skuteczny
Portret kobiety	woman portrait	portrait of a woman, cinematic lighting, highly detailed, sharp focus, photorealistic, 8k
Krajobraz górski	mountains	aerial view of snowy mountains at golden hour, dramatic clouds, photorealistic, highly detailed
Ilustracja postaci	warrior	fantasy warrior in armor, detailed armor, forest background, dramatic lighting, digital art, artstation
Zdjęcie produktowe	coffee cup	product photo of a ceramic coffee cup on wooden table, natural light, white background, professional photography

Stable Diffusion obsługuje też negatywne prompty – czyli listę rzeczy, których nie chcesz na obrazku. W polu negative prompt warto wpisywać: „blurry, low quality, distorted hands, ugly, watermark, text” – to znacząco poprawia wyniki, szczególnie przy portretach, gdzie model bywa słaby w renderowaniu dłoni i twarzy.

„Negatywny prompt to niedoceniana funkcja, która potrafi zbliżyć nas do zamierzonego efektu szybciej i skuteczniej niż samo dopracowywanie pozytywnego opisu” – Redakcja AI sii.pl

Do czego się nadaje, a gdzie ma wyraźne ograniczenia

Jak każde narzędzie, Stable Diffusion ma swoje idealne zastosowania i miejsca, w których po prostu nie da rady.

Sprawdza się doskonale przy:

• generowaniu ilustracji do artykułów, blogów, prezentacji i mediów społecznościowych,
• tworzeniu moodboardów i konceptów graficznych na wczesnych etapach projektów,
• projektowaniu tła, tekstur i zasobów do gier komputerowych,
• szybkim tworzeniu wariantów grafik reklamowych,
• eksperymentowaniu ze stylami artystycznymi i inspiracją wizualną,
• personalizacji awatarów i postaci.

Wyraźnie nie radzi sobie z:

• realistycznym renderowaniem dłoni (to słynna przypadłość wszystkich modeli dyfuzji – palce często wychodzą zdeformowane),
• precyzyjnym umieszczaniem tekstu w obrazie (napisy w generowanej grafice są zazwyczaj nieczytelne lub zniekształcone – SD 3.5 poprawia to, ale nie rozwiązuje problemu w stu procentach),
• tworzeniem spójnych wizualnie serii grafik (każde wygenerowanie daje inny „look”, trudno utrzymać konsekwentny styl bez zaawansowanych technik),
• skomplikowanymi kompozycjami wielopostaciowymi – im więcej elementów, tym większe ryzyko chaosu wizualnego,
• zastąpieniem zdjęć produktowych wymagających identyfikowalnego, prawdziwego produktu.

To ważne rozróżnienie, szczególnie jeśli planujesz używać narzędzia komercyjnie. Do szybkich ilustracji konceptowych, tła w mediach społecznościowych czy inspiracji projektowej – Stable Diffusion jest świetny. Do finalnych materiałów, gdzie liczy się precyzja i kontrola marki – wciąż potrzebujesz pracy człowieka.

Warto też wiedzieć, że AI obrazy generowane przez Stable Diffusion mogą być objęte różnymi zasadami prawnymi w zależności od tego, jaki model i jakiej platformy używasz. Publiczne modele udostępniane na licencji Creative ML OpenRAIL-M generalnie pozwalają na użytek komercyjny, ale zawsze warto sprawdzić szczegóły konkretnej wersji.

Co mówią o nim twórcy i użytkownicy

Robin Rombach, jeden z głównych architektów oryginalnego modelu i współtwórca projektu w ramach CompVis, o premierze narzędzia:

„Chcieliśmy stworzyć coś, co oddaje prawdziwą moc generatywnej AI w ręce każdego – nie tylko wielkich korporacji”

Społeczność na Reddicie (r/StableDiffusion liczy ponad 800 tysięcy członków) jest jedną z najbardziej aktywnych wokół jakiegokolwiek narzędzia AI. Użytkownicy dzielą się modelami, technikami i wynikami każdego dnia. Jeden z komentarzy, który zebrał tysiące polubień, brzmi tak:

„Używam Stable Diffusion od dwóch lat i wciąż nie przestaje mnie zadziwiać. To nie jest narzędzie, które 'obsługujesz’ – to coś, z czym się uczysz pracować”

Z kolei użytkownicy oceniający narzędzie na platformach takich jak G2 i Product Hunt najczęściej zwracają uwagę na przepaść między potencjałem a krzywą uczenia:

„Efekty są absolutnie zdumiewające, kiedy wiesz, co robisz. Problem w tym, że dojście do tego momentu zajmuje trochę czasu i prób”

Komentarz redakcji AIPORT.pl

Stable Diffusion to narzędzie, które wymaga uczzciwości w ocenie. Z jednej strony to jeden z najważniejszych momentów w historii dostępności AI – model klasy profesjonalnej, który każdy może pobrać, uruchomić lokalnie i dostosować do własnych potrzeb. To rewolucja w demokratyzacji tworzenia grafiki.

Z drugiej strony nie jest to narzędzie dla kogoś, kto szuka prostoty i natychmiastowych efektów bez żadnego nakładu czasu. Jeśli zależy ci na najłatwiejszym starcie, warto najpierw sprawdzić bardziej przyjazne interfejsy jak Midjourney czy Adobe Firefly. Stable Diffusion nagradza cierpliwość, eksperymentowanie i chęć uczenia się.

Dla twórców treści, marketerów i grafików, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad procesem i nie chcą być uzależnieni od zamkniętych platform z abonamentem – to absolutny must-try. A jeśli chcesz zobaczyć, jak Stable Diffusion wypada na tle innych rozwiązań, zapraszamy do naszego zestawienia na AI do tworzenia grafik.

„Stable Diffusion to dowód na to, że najlepsze narzędzia AI nie muszą siedzieć za paywallem. Wystarczy gotowość do nauki.” – Piotr Wolniewicz, Redakcja AIPORT.pl

FAQ – najczęstsze pytania o Stable Diffusion

Czy Stable Diffusion jest darmowy?

Tak, model jest open-source i dostępny bezpłatnie. Możesz go uruchomić lokalnie na własnym komputerze bez żadnych opłat. Istnieją też darmowe platformy webowe jak stablediffusionweb.com, gdzie możesz generować obrazy bez rejestracji. Płatne plany pojawiają się w serwisach takich jak DreamStudio, ale tam darmowe kredyty startowe wystarczają na kilkadziesiąt generacji.

Czy Stable Diffusion działa po polsku?

Model jest trenowany głównie na danych anglojęzycznych i zdecydowanie najlepiej reaguje na prompty po angielsku. Możesz próbować pisać po polsku, ale efekty będą znacznie gorsze lub nieprzewidywalne. Warto nauczyć się kilku podstawowych słów i zwrotów anglojęzycznych związanych ze stylem i oświetleniem – wystarczy kilkanaście minut, żeby radykalnie poprawić wyniki.

Jakie wymagania sprzętowe ma Stable Diffusion?

Do lokalnej instalacji potrzebujesz karty graficznej z co najmniej 6 GB pamięci VRAM (dla SD 1.5) lub 8 GB (dla SDXL i nowszych wersji). Najlepiej sprawdzają się karty NVIDIA z serii RTX. Jeśli nie masz odpowiedniego sprzętu, korzystaj z wersji webowych – działają na serwerach chmurowych i nie wymagają niczego specjalnego po twojej stronie.

Jakie prawa mam do wygenerowanych obrazów?

To zależy od platformy i wersji modelu. W przypadku standardowych modeli na licencji Creative ML OpenRAIL-M masz prawo do użytku komercyjnego, pod warunkiem że nie naruszasz zasad polityki użytkowania. Obrazy wygenerowane na stablediffusionweb.com podlegają licencji CC0 Public Domain, co oznacza pełną wolność użycia. Zawsze warto sprawdzić aktualne warunki konkretnej platformy.

Czy Stable Diffusion dobrze radzi sobie z twarzami i portretami?

Tak, przy odpowiednich promptach twarze wychodzą bardzo realistycznie. Problem pojawiają się przy dłoniach i palcach – to znana słabość wszystkich modeli dyfuzji. Pomaga dodanie negatywnego promptu z frazami jak „deformed hands, extra fingers” oraz użycie funkcji inpaintingu do poprawy konkretnych fragmentów obrazu.

Co to jest LoRA i do czego służy?

LoRA (Low-Rank Adaptation) to mała nakładka na główny model, która modyfikuje jego „styl” lub sposób generowania konkretnych obiektów. Możesz np. pobrać LoRę trenowaną na zdjęciach konkretnego artysty i generować obrazy w jego stylu, albo LoRę przystosowaną do generowania komiksów czy renderów architektonicznych. Tysiące darmowych LoR dostępne są na platformie Civitai.

Czym Stable Diffusion różni się od Midjourney?

Midjourney działa przez interfejs na Discordzie lub stronie webowej i jest zdecydowanie łatwiejszy w użyciu dla początkujących – wyniki są często bardziej estetyczne „od razu”. Stable Diffusion daje natomiast znacznie większą kontrolę, możliwość lokalnego uruchomienia, dostęp do setek modeli społecznościowych i pełną elastyczność techniczną. Midjourney jest płatny od pierwszego kroku, Stable Diffusion można używać całkowicie za darmo.

Podsumowanie

Stable Diffusion to jeden z tych rzadkich projektów, które naprawdę zmieniają zasady gry – nie dlatego, że jest najładniejszy ani najprostszy, ale dlatego, że jest wolny i otwarty. Jeśli kiedykolwiek miałeś poczucie, że zaawansowane narzędzia AI są zarezerwowane dla firm z budżetem na drogie subskrypcje, ten model udowadnia, że to nieprawda.

Tak, wymaga trochę nauki. Tak, dłonie wciąż bywają dziwne. Ale kiedy po kilku próbach twój prompt zaczyna generować dokładnie to, co miałeś w głowie – jest to moment, który trudno zapomnieć.

Wypróbowałeś już Stable Diffusion? Wklej swój ulubiony prompt w komentarzu – ciekawi jesteśmy, co udało ci się stworzyć. A jeśli uważasz, że ten artykuł może pomóc komuś z twoich znajomych w pierwszych krokach z AI, podziel się nim – przydałoby się!