Flux vs Stable Diffusion：2026 年最完整的技術與實務全面比較
最後更新: 2025-12-20 02:00:39
前言：為何這個比較值得關注
2024 年 8 月，AI 圖像生成領域迎來明顯轉變。Black Forest Labs 正式推出 FLUX.1——這是一套全新的文字生成圖片模型家族，由 Stable Diffusion 背後的核心研究團隊打造。
沒錯，這並非巧合。多位 Stable Diffusion 的原始架構設計者離開了 Stability AI，選擇重新出發，因為他們相信能打造出更好的方案。Flux 不只是又一次小幅更新或微調模型，而是對現代圖像生成模型該如何運作，所做出的一次有意識、從根本出發的重構。
過去幾個月，我在截然不同的工作流程中同時使用了 Flux 與 Stable Diffusion：從快速概念發想、大量文字的視覺設計、複雜多主體場景，到偏向正式產出的圖像生成。這兩個模型之間的差異，往往不是跑一次 Benchmark 就看得出來，而是在反覆生成的過程中逐漸浮現——例如提示詞失效、細節遺失，或一些小問題迫使你一再重跑圖片。單靠數據指標，往往無法揭露這些實際使用時的摩擦點。
因此，這並不是一篇停留在表面的「模型 A 對模型 B」對照整理。本指南將從底層架構出發，深入比較 Flux 與 Stable Diffusion 在實際應用中的差異，涵蓋真實世界的生成表現、硬體需求、生態成熟度，以及商業應用與合規層面的關鍵考量。
無論你是嘗試 AI 工具的數位藝術家、打造圖像生成流程的開發者、追求穩定產出的內容創作者，或是評估商用導入的企業團隊，這篇比較都能幫助你釐清 哪個模型最適合你的工作流程，以及原因是什麼。
幕後故事：從 Stable Diffusion 到 Flux
理解這兩個模型之間的關係，能為後續的比較提供關鍵背景與判斷基礎。
Stable Diffusion 的崛起
Stable Diffusion 由 Stability AI 開發，於 2022 年 8 月正式推出，並迅速成為開源 AI 圖像生成領域的基石。其發展歷程中的關鍵里程碑包括：
- Stable Diffusion 1.5（2022 年 10 月）：社群最受歡迎的版本，在畫質與效能之間取得良好平衡
- Stable Diffusion XL（2023 年 7 月）：大幅提升圖像品質與提示詞理解能力
- Stable Diffusion 3（2024 年 2 月）：強化圖內文字表現，整體效能再進化
SD 的開源特性催生了蓬勃發展的生態系，匯聚大量微調模型、LoRAs，以及像 AUTOMATIC1111、ComfyUI 等社群工具。
Flux 的誕生
2024 年初，包括 Stable Diffusion 原始架構師之一 Robin Rombach 在內的三位核心研究員離開 Stability AI，成立了 Black Forest Labs。到了 2024 年 8 月，他們推出了 FLUX.1，一舉登上多項基準測試排行榜榜首，迅速在 AI 繪圖社群掀起巨大波瀾。
這個時機並非巧合。Stability AI 正面臨財務困境、管理層更迭，以及模型授權爭議。Black Forest Labs 則將 Flux 定位為承接 Stable Diffusion 所開啟路線的自然進化。
技術架構：實際運作原理
理解架構上的根本差異，有助於說明為何這些模型在實際表現上會出現明顯不同。
Stable Diffusion：擴散式生成架構
Stable Diffusion 採用 Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPMs）：
- 訓練方式：模型學會先為圖片加入雜訊，再反向學習如何逐步還原
- 生成流程：從純雜訊開始，經過多個步驟逐步去除雜訊生成圖像（通常約 20–50 步）
- 潛在空間（Latent Space）：所有運算在壓縮後的潛在空間中進行，大幅提升效率
- 模型架構：採用 U-Net 作為骨幹，並透過 Cross-Attention 將文字提示詞納入生成過程
主要特色：
- 透過多次迭代精修，能生成細節極為豐富的圖像
- 步驟數越多，畫質通常越好（但生成速度也會相對變慢）
- 架構成熟、原理清楚，並有龐大社群與大量研究資源支援
實務上，這也是為什麼 Stable Diffusion 往往會回報耐心與提示詞調校：增加生成步數、細緻調整權重，往往就能讓成果產生明顯差異。
Flux：Flow Matching 革命
Flux 引入了Flow Matching，採用一種從根本上不同的生成方法：
- 訓練方式：學習從雜訊到影像的最佳轉換路徑
- 生成機制：依循已學得的「流動（flow）」軌跡生成，而非反覆去噪
- 模型架構：採用混合式 Transformer，規模達 120 億參數
- 效率表現：以更少的步驟即可產出高品質結果
主要特色：
- 從噪聲到成像的流程更直接
- 在不犧牲畫質的前提下，效率更高
- 採用進階的 Rotary Positional Embeddings，空間理解能力更出色
這種更直接的生成路徑，正是 Flux 常常能更早「一次到位」的關鍵原因之一，特別是在提示詞包含多重限制與複雜條件時更為明顯。
架構比較重點整理
| 比較面向 | Stable Diffusion | Flux |
| 核心方法 | 擴散 / 去噪 | Flow Matching |
| 模型參數量 | 約 1B（SD 1.5）至約 8B（SD3） | 12B |
| 生成步數 | 一般為 20–50 步 | 一般為 4–20 步 |
| 文字編碼器 | CLIP | T5 + CLIP 混合架構 |
| 主要優勢 | 透過多次迭代堆疊細節 | 高效率與整體一致性 |
模型版本解析
兩大生態系都提供多種模型版本，對應不同的使用情境。
Flux 模型家族
| 版本 | 授權 | 適用情境 | 速度 |
| FLUX.1 [pro] | 商用 API | 正式上線、最高畫質需求 | 中等 |
| FLUX.1 [dev] | 非商用 | 研究用途、實驗與測試 | 中等 |
| FLUX.1 [schnell] | Apache 2.0 | 本地使用、快速原型開發 | 快速 |
| FLUX 1.1 [pro] | 商用 API | 最新功能與改進 | 中等 註：「Schnell」在德文中意為「快速」，呼應 Black Forest Labs 的德國背景。 |
Stable Diffusion 版本
| 版本 | 參數規模 | 最適合用途 | 社群支援 |
| SD 1.5 | 約 10 億 | LoRA 訓練、相容性最廣 | 非常完整 |
| SD XL | 約 35 億 | 高品質藝術風格圖像 | 強勁 |
| SD 3 Medium | 約 20 億 | 文字排版、效能均衡 | 持續成長中 |
| SD 3.5 Large | 約 80 億 | 極致細節表現 | 新興中 |
正面效能對決比較
讓我們從幾個關鍵面向來看看這些模型的實際表現。
- 排版與文字生成能力
在圖像中清楚呈現可讀文字，一直以來都是 AI 模型最具挑戰性的難題之一。
Flux 效能表現：
- 在各種字體與風格下，都能穩定且精準地呈現文字
- 對曲面文字、霓虹招牌與手寫字體的處理表現出色
- 文字相關元素的提示詞貼合度近乎完美
Stable Diffusion 效能表現：
- SD 3.x 相較於早期版本有顯著進步
- SD XL 與 SD 1.5 仍常出現圖片中文字模糊、亂碼或難以辨識的情況
- 面對較複雜的文字型提示詞，往往需要多次生成才能得到理想結果
Winner: Flux 在文字排版上的差距相當明顯，特別是當你希望在第一次或第二次生成就得到可用的文字，而不是反覆嘗試多次之後才能勉強使用。
- 人體結構與手部生成
惡名昭彰的「AI 手部崩壞」問題，從圖像生成技術誕生之初就一直揮之不去。
Flux 效能表現：
- 手部生成自然逼真，手指數量準確無誤
- 姿勢自然，四肢符合人體結構
- 多人物、多主體場景表現出色
Stable Diffusion 效能表現：
- SD 3.x 雖然有所進步，但在部分情境下仍會出現不穩定的問題
- SD XL 偶爾會生成多餘手指或肢體黏連的情況
- SD 1.5 經常需要透過 inpainting 才能修正手部細節
勝出者：Flux 儘管 SD3 已大幅縮小差距，Flux 仍在解剖結構準確度上保有優勢，尤其是在複雜姿勢的呈現上更為出色。
- 提示詞貼合度與複雜場景生成能力
各模型在遵循細緻、包含多元素的提示詞方面表現如何？
測試提示詞範例：「黃昏時分的維多利亞風格圖書館，一位年長女性在窗邊閱讀，一隻橘貓在波斯地毯上熟睡，紅木桌上擺著一副西洋棋，彩繪玻璃窗外可見雨景」
Flux 效能表現：
- 能穩定呈現所有指定元素
- 清楚維持合理的空間與位置關係
- 幾乎不會「遺漏」提示詞中的關鍵內容
Stable Diffusion 效能表現：
- SD 3.x 在處理複雜場景時表現穩定，但對於細微細節仍可能有所遺漏
- 較早版本在面對過長的提示詞時，常會遺失部分元素
- 有時需要透過提示詞權重設定，才能強化關鍵重點
勝出者：Flux 在複雜、多元素場景中，Flux 對提示詞的理解與貼合度明顯更勝一籌。
- 藝術風格多樣性
這些模型能否逼真地重現各種不同的藝術風格？
Flux 效能表現：
- 風格多樣性出色（動漫、寫實、油畫等）
- 整張圖片的風格一致性高
- 風格混合表現強勁
Stable Diffusion 效能表現：
- 擁有龐大的微調模型生態，能精準對應各種特定風格
- 社群提供幾乎涵蓋所有美學取向的 LoRA 可用
- 部分風格透過特定 checkpoint 更容易達到理想效果
勝負結果：平手（但各有優勢） Flux 在基礎模型的通用性與彈性上表現突出，而 Stable Diffusion 則憑藉成熟龐大的生態系，透過各式微調模型與 LoRA，提供更深度、更專精的應用空間。
- 照片級寫實與影像品質
在生成逼真、如同攝影照片般的影像時：
Flux 效能表現：
- 自然真實的光影表現與細膩的色彩漸層
- 逼真的膚質紋理與臉部細節刻畫
- 背景構圖一致，具備正確透視感
Stable Diffusion 效能表現：
- SD XL 在寫實風格上表現出色，能產生高品質的擬真影像
- 社群模型（如 Realistic Vision）進一步突破極限，讓效果更上一層樓
- SD 3.5 Large 在這個類別中同樣具備強勁競爭力
勝負：勢均力敵 兩者在寫實度上都相當出色。Stable Diffusion 憑藉社群打造的專用模型，在特定細分領域略佔優勢；而 Flux 的基礎模型則展現出更一致、穩定的整體表現。
- 生成速度
影像生成速度，對實際的製作工作流程至關重要。
Flux 效能表現：
- [schnell]：1–4 步，速度極快
- [dev]/[pro]：15–25 步，速度適中
- 高效架構代表在更少步數下也能達到理想畫質
Stable Diffusion 效能表現：
- 通常需要 20–50 個步驟才能產生高品質成果
- SD 3.5 Turbo 提供更快的生成選項（在 A100 上約 2 秒）
- 實際生成速度高度取決於所選的取樣器與模型
勝出者：Flux [schnell] 若追求極致速度，Flux schnell 無人能敵；在重視畫質的生成場景下，整體表現則與對手相當。
硬體需求與本地安裝
想在本地端執行這些模型嗎？以下是你需要準備的。
Flux 系統需求
| 版本 | 最低顯存需求 | 建議顯存 | 說明 |
| [schnell] | 8GB | 12GB 以上 | 速度最快、門檻最低 |
| [dev] | 12GB | 16GB 以上 | 畫質與可用性的最佳平衡 |
| [pro] | 僅限 API | 不適用 | 雲端服務 本地安裝選項： |
- ComfyUI（推薦，工作流程彈性最高）
- Automatic1111（搭配各式擴充套件）
- 直接整合 HuggingFace
Stable Diffusion 系統需求
| 版本 | 最低顯存需求 | 建議顯存 | 備註 |
| SD 1.5 | 4GB | 8GB+ | 多數現代 GPU 皆可順跑 |
| SD XL | 8GB | 12GB+ | 畫質與效能的最佳平衡點 |
| SD 3.x | 12GB | 16GB+ | 最新功能支援 提供本地安裝選項： |
- AUTOMATIC1111 WebUI
- ComfyUI
- Forge (optimized for lower VRAM)
- SD.Next
可及性勝出：Stable Diffusion SD 1.5 與 XL 可在較親民的硬體上運行；Flux 在本地使用時則需要更高階的 GPU。
生態系與社群支援
周邊生態系的成熟度，會大幅影響你每天實際使用時的體驗。
Stable Diffusion 生態系
優勢：
- CivitAI 上擁有數千個精細微調的 checkpoints，可直接套用
- 龐大的 LoRA 資源庫，輕鬆維持風格與角色一致性
- 成熟完整的工具生態（如 ControlNet、區域提示詞等）
- 完善且易上手的文件與教學資源
- 活躍的 Discord 社群與 Reddit 討論圈
資源：
- CivitAI：模型分享平台
- Hugging Face：模型權重與文件
- r/StableDiffusion：50 萬以上社群成員
Flux 生態系統
優勢：
- 社群採用度快速成長
- 原生支援 ComfyUI
- 由 Black Forest Labs 積極持續開發
- LoRA 與微調（fine tuning）支援逐步成形
目前的限制：
- 模型庫規模較 Stable Diffusion 小
- 專用工具數量較少（但生態正快速擴展中）
- 部分 Stable Diffusion 生態中的進階技術尚未完全移植
勝出者：Stable Diffusion 成熟度就是關鍵。Stable Diffusion 憑藉三年的先行優勢，打造了無可匹敵的生態系。不過，Flux 的社群成長速度也相當驚人。
商業用途與授權
對企業應用而言，清楚理解授權條款至關重要。
Flux 授權方案
| 版本 | 商業使用 | 權重開放 |
| [pro] / 1.1 [pro] | ✅ 可（透過 API） | ❌ 否 |
| [dev] | ❌ 僅限非商用 | ✅ 是 |
| [schnell] | ✅ 可（Apache 2.0） | ✅ 是 |
Stable Diffusion 授權
| 版本 | 商業用途 | 開放權重 |
| SD 1.5 | ✅ 可 | ✅ 有 |
| SD XL | ✅ 可（有條件限制） | ✅ 有 |
| SD 3.x | ✅ 可（社群授權） | ✅ 有 重點考量：兩者皆具備可行的商業化路徑。Flux schnell 採用 Apache 2.0 授權，彈性更高；Stable Diffusion 則因模型選擇更豐富，提供更多商用可能。 |
價格比較（API 存取）
如果你偏好雲端解決方案：
Flux API 定價（由 Black Forest Labs 合作夥伴提供）
- 一般價格：每張 $0.03–0.06（1024x1024）
- 可透過 Replicate、fal.ai 等平台使用
Stable Diffusion API 定價
- 依供應商而異，差異幅度大
- Stability AI 直營：每張圖片約 ~$0.02 0.04
- 第三方 API：每張圖片 $0.01 0.05
注意：價格可能隨時調整，但整體而言，兩者對大多數使用情境來說都相當平易近人。
選擇指南：你該選哪一個？
如果你符合以下情況，選擇 Flux：
✅ 需要圖片中的文字與排版清晰、穩定可靠
✅ 在複雜場景下優先確保提示詞貼合度
✅ 你已經受夠了：明明生成效果不錯，卻還得反覆用 inpainting 修手
✅ 重視速度，適合快速原型製作（schnell 版本）
✅ 偏好使用單一、且整體表現穩定出色的基礎模型
✅ 可用於商業專案（需使用 schnell 或 pro）
以下情況建議選擇 Stable Diffusion：
✅ 需要存取數千款專業微調模型
✅ 依靠龐大的 LoRA 模型庫，輕鬆維持風格一致性
✅ 你使用的是較舊的 GPU，不想每次生成都卡在顯存不足（Stable Diffusion 1.5 僅需 4GB VRAM 即可運行）
✅ 需要成熟、經實戰驗證的生產級工作流程
✅ 重視社群支持與完整、好上手的文件資源
✅ 需要透過特定 checkpoint 才能實現的獨特藝術風格
如果你符合以下情況，建議同時使用兩者：
✅ 滿足多元專案需求
✅ 想為你的工作流程做好未來佈局
✅ 重視為每個特定任務選擇合適的工具
未來趨勢：這些模型將走向何方？
Flux 發展軌跡
- Black Forest Labs 快速迭代，更新節奏極具競爭力
- 第三方微調（Fine-tuning）支援持續成長，生態逐步成形
- 模型變體預期將持續擴展，應用彈性更高
- 有望持續成為業界效能與品質的標竿
Stable Diffusion 發展軌跡
- Stability AI 的未來走向仍存在不確定性
- SD 3.5 持續展現明顯進步
- 龐大的社群生態確保開發動能不中斷
- 其他替代 checkpoints 有望補足任何空缺
產業趨勢預測
AI 圖像生成正走向「專業分工」。Flux 很可能成為高基礎畫質與複雜提示詞的首選；而 Stable Diffusion 則憑藉成熟的生態系，在特定風格與資源受限的部署情境中更具優勢。最明智的策略？兩者都要熟悉，才能應對不同需求。
快速對照表
| 評比項目 | Flux | Stable Diffusion | 勝出者 |
| 文字排版 | 極佳 | 不錯（SD3+） | Flux |
| 手部生成 | 極佳 | 不錯 | Flux |
| 提示詞貼合度 | 極佳 | 不錯 | Flux |
| 寫實程度 | 極佳 | 極佳 | 平手 |
| 風格多樣性（基礎模型） | 極佳 | 不錯 | Flux |
| 風格多樣性（生態系） | 持續成長中 | 非常豐富 | SD |
| 速度（最快方案） | 極佳 | 不錯 | Flux |
| 硬體取得門檻 | 中等 | 極佳 | SD |
| 社群／生態系 | 持續成長中 | 成熟穩定 | SD |
| 文件與教學資源 | 不錯 | 極佳 | SD |
| 商用選項 | 不錯 | 極佳 | SD |
| 未來發展動能 | 持續活躍 | 不確定 | Flux |
結論
Flux 與 Stable Diffusion 的比較，重點從來不是選出「唯一勝者」，而是找出最符合你實際需求的工具。如果你在前文提到的那些使用痛點中點頭如搗蒜，那麼在 Flux 與 Stable Diffusion 之間做出選擇，往往就會變得清楚許多。
Flux 代表當前 AI 圖像生成的最前沿水準，開箱即用就能展現出色的提示詞貼合度、文字排版能力與人體結構準確性。對於重視畫面一致性、以及「一次就要做對」的專案型使用者而言，Flux 是更安心、更高效的選擇。
Stable Diffusion 依然是一個極其強大且高度彈性的生成平台，擁有無可匹敵的模型、生態工具與社群知識累積。對於重視高度自訂、特定風格表現，以及經過長時間實戰驗證的成熟工作流程的使用者來說，它依舊是首選。
現實是，許多專業用戶早已同時使用兩者：以 Flux 處理複雜提示詞與大量文字內容，並搭配 Stable Diffusion 的專用模型來呈現特定藝術風格。它們彼此互補，而非相互取代。
這項比較呈現的是目前各模型的實際表現。未來的新版本發佈、微調技術突破，或授權政策變動，都可能再次改寫優劣勢——也正因如此，保持彈性，比選定一個永遠的「贏家」更重要。
在這個高速演進的領域裡，最聰明的策略就是保持彈性，同時實際測試兩個平台，並依照不同任務選擇最適合的工具。