目录为什么是它安装模型准备（新手最大坑）格式转化常见坑调优（出图体验的分水岭）使用实战配置文生图轻量化HTTP服务端图生图视频生成篇：不止于图片常驻服务图生视频调优篇：榨干你的显卡量化：显存不够的终极解法分块 VAE：大分辨率必备权重卸载：显存挤挤总是有的自定义量化规则：分层精度配置RTX 4060 8GB 最佳实践配置实战：搭建本地AI内容生产流水线与 llama.cpp 联动：从创意到出图全离线批量处理：告别手动点生成常见问题与避坑指南报错：CUDA out of memory生成的图全是黑的/全是噪点视频生成时报错找不到解码器和 WebUI/ComfyUI 比，画质有差距吗？结语支持的模型生态结语上一回聊了 llama.cpp 怎么把本地大模型从"能跑"拉到"能用"。这次轮到出图：同一个 ggml 家族，同一个纯 C/C++ 的脾气。文本那边我绕了 Ollama、Shimmy、FreeToken 一圈回到 llama.cpp；出图也跑过几种本地引擎，效果其实不是很理想，而stable-diffusion.cpp走的是 llama.cpp 同一条路，这次试试效果。为什么是它它是 llama.cpp 生态的同源衍生项目，由核心开发者 leejet 发起，用纯 C/C++ 重新实现了扩散模型的完整推理引擎。和 llama.cpp 在大语言模型领域做的事情一样，它把原本依赖 PyTorch、需要几GB Python 环境的扩散模型推理，压缩进了一个单二进制可执行文件里。维度stable-diffusion.cppWebUI / ComfyUI