Stable Diffusion 模型是一种高性能的图像生成模型，可以根据文字描述生成精美图像。它是 AI 图像生成领域的里程碑，生成的图像质量更高、运行速度更快、消耗的资源以及内存占用更小。Stable Diffusion 的 Text-to-Image 功能是其主要应用场景之一，它可以根据文字描述来生成图像。Stable Diffusion 模型的应用场景包括但不限于：生成艺术作品、虚拟场景生成、图像修复、图像超分辨率等。
太乙 Stable Diffusion 纯中文版本是第一个中文版本的 stable diffusion 模型，由 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心（IDEA CCNL）开源。太乙 Stable Diffusion 中英双语版本在支持中文的情况下，同时能保留 stable-diffusion-v1-4 的英文生成能力，由 IDEA CCNL 在原有模型的基础上增加了中文数据训练，采取了两阶段的训练。
下面介绍一下如何安装和使用太乙 Stable Diffusion 纯中文版本。首先，使用python相关的pip安装diffusers，然后执行下面的代码：
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1").to("cuda")
prompt = '飞流直下三千尺，油画'
image = pipe(prompt, guidance_scale=7.5).images[0]
image.save("飞流.png")
