喊了几年的AI人工智能改变世界，没想到在2023年真的就铺天盖地了。
现在流行的AI应用，一个是ChatGPT这样的对话式AI，另一种就是AI画图，而且经常AI画出来的小姐姐比真人还要看，绝对能达到以假乱真的程度。
在AI画图方面，之前的门槛很高，不论硬件要求还是软件使用都需要专业知识才能完成，生成图片的时间也要很久。
现在Stable-Diffusion、Lora之类的软件已经简化了使用，甚至还有网友整合的一键包，下载解压之后即可使用。
Stable-Diffusion不仅使用简单，而且出图速度很快，10-20秒就能生成一张图片，因此成为当前最火的AI绘图应用之一，网上的教程铺天盖地。
使用Stable-Diffusion有何要求？N卡、最好8GB或更高显存
Stable-Diffusion易于使用，但也有一定的门槛，因为大部分人都是在本地跑AI训练，因此需要一套性能达标的硬件平台，不然出图会很慢。
Stable-Diffusion的开源提供方Stability-AI在其官网上列出了硬件要求，内存8GB、本地硬盘空间10GB以上，还有就是NVIDIA显卡，以及6.9GB以上的显存。
前面两个要求不算高要求，配置推荐核心总结起来就是N卡+大显存。
Stable-Diffusion最低6.9GB显存，实际上坊间存在各种显存优化方法，能够让其在6GB甚至更低的显存上运行，但这些性能优化首先牺牲的就是性能，会让用户以难以忍受的龟速在较低的显存上生成绘画。
因此为了保证AI画图流畅度和稳定性，玩家最好有一块8GB及以上显存的N卡。
因为显存是AI画图的基石，特别是如果用户希望像现在风靡的Lora插件一样训练自己的自定义AI绘画模型，对显存的需求则会进一步提升，16GB甚至更高的显存才能保证流畅的训练自己的AI绘画模型。
特别是RTX系列的，因为从RTX系列开始NVIDIA在显卡中加入了RTX Tensor Core，Tensor Core就是专为像Stable Diffusion这样的深度学习模型打造，能够以混合精度让深度学习模型在CUDA环境下得到极大的加速。
N卡AI加速已发展四代：生态成熟 拿来即用
这也是为何像Stable-Diffusion这样的AI应用绝大多数要求N卡的原因，NVIDIA前几年在显卡中加入AI功能还不被人理解，如今不得不承认老黄眼光太强了。