不稳定扩散AI：NSFW 无审查稳定扩散分支
如果你在过去一年里搜索过“不稳定扩散人工智能”（Unstable Diffusion AI），你很可能遇到过一堆相互矛盾的页面。一些页面描述的是一个Discord社区，其成员数量从2022年11月的5万激增至12月的约9.7万，并在第三方平台上显示，到2025年将超过30万。另一些页面则描述了一个界面精美的付费网页应用，提供免费版本和四个已命名的模型。令人困惑的是，两者都是真实存在的，都使用了相同的名称，并且都源于同一个理念：以稳定扩散（Stable Diffusion）为基础，剥离其安全层，让互联网自由生成任何它想要的东西。
本指南将为您厘清这两者之间的区别。我们将介绍2026年不稳定扩散人工智能（Unstable Diffusion AI）的真正含义，它与稳定人工智能（Stability AI）的稳定扩散（Stable Diffusion）有何关联，2022年12月Kickstarter众筹被禁事件，模型阵容，定价，仍悬而未决的伦理问题，以及已经超越它的替代方案。我们的目标是提供一份即使是好奇的局外人也能轻松阅读并理解的解释，而不是一篇夸大其词的宣传文章。
2026 年不稳定扩散人工智能的真正面貌是什么？
“不稳定扩散”（Unstable Diffusion）这个名称涵盖了几个相互重叠的概念，人们经常将它们混淆。最初，它是一个社区，于 2022 年 8 月在 Reddit 上以帖子形式出现，并几乎立即迁移到 Discord，在那里它成为了未经审查的稳定扩散（Stable Diffusion）输出和微调权重的聚集地。该项目的公开负责人是首席执行官 Arman Chaudhry 和联合管理员 AshleyEvelyn，他们隶属于母公司 Equilibrium AI。
那个 Discord 社群衍生出了一个付费网络平台 unstability.ai，该平台目前提供四款自研微调工具（Merlin、Echo、Izanagi 和 Pan）的订阅服务，这些工具基于一个包含超过 3000 万张成人图片的精选数据集进行训练。这是同一个项目，并非克隆。造成混淆的原因在于 BasedLabs 的另一个商店，该商店在其工具目录中将 unstability.ai 以“Unstable Diffusion”品牌呈现，导致这两个名称同时出现在搜索结果中。
第三种用法较为宽泛，带有新闻报道色彩：指任何能够输出成人内容的开源 Stable Diffusion 分支或微调版本，无论其开发者是谁。随着更广泛的社区转向 Pony Diffusion V6 XL 和基于 FLUX 的微调版本（这些版本在结构上与 Unstable Diffusion 团队无关），这种第三种含义已不再适用。在本指南中，当出现某个数字、价格或型号名称时，我们会明确指出具体指的是哪个 Unstable Diffusion 版本。
不稳定扩散与稳定扩散：两种模型
首先快速回顾一下。Stable Diffusion 是一个文本到图像的模型，由 Stability AI、CompVis 和 Runway 于 2022 年 8 月开源。它是一个扩散模型。这意味着它从随机噪声开始，并根据你的文本提示，逐步降噪，最终生成一幅真实的图像。1.4 版本可以在配备 10GB 显存的普通消费级 GPU 上运行。它的许可证非常宽松。正是这种开放性使得该模型传播如此迅速，也使得包括 Unstable Diffusion 在内的所有分支得以存在。
Stable Diffusion 出厂自带一个基于 CLIP 的 NSFW 过滤器，其训练集据 Stability AI 自己统计，成人内容仅占约 2.9%。因此，基础模型理论上可以生成裸露图像。但它在这些场景下对人体解剖结构的理解非常薄弱，而且过滤器通常也会起到干扰作用。
随后，Stable Diffusion 2.0 于 2022 年 11 月 24 日发布。此次发布彻底删除了训练数据中许多不适宜工作场所观看的内容。社区一片哗然。时任 Stability AI 首席执行官的 Emad Mostaque 试图解释。他认为，同一个开放模型中不能同时包含儿童和不适宜工作场所观看的内容，因为这种组合会为儿童性虐待材料 (CSAM) 的传播铺平道路。然而，社区听到的只有审查，除此之外别无其他。几周之内，互联网上就充斥着各种旨在恢复 Stability 删除内容的管道和微调检查点。
Unstable Diffusion 是这种反击中最引人注目的体现。Discord 团队专注于收集由志愿者整理的 NSFW 数据集，并朝着 Stable AI 永远不会涉足的方向对 Stable Diffusion 进行微调。unstability.ai 产品遵循同样的逻辑，但将其封装在一个托管的 Web 应用中，并提供付费套餐。无论哪种方式，其底层都是相同的潜在扩散架构。改变的是数据集、安全层以及附加在其上的商业模式。
Discord 的起源、Kickstarter 禁令以及 Patreon 的转型
Unstable Diffusion 的 Reddit 子版块于 2022 年 8 月上线，就在 Stable Diffusion 1.4 开源几周后。活动几乎一夜之间转移到了 Discord 平台。据 TechCrunch 2022 年 11 月 17 日的报道，该服务器的成员人数已达到约 5 万。六周后，成员人数突破 9.7 万。第三方 Discord 数据追踪网站在 2025 年声称成员人数高达 34.4 万，但这些数据来自列表网站而非 Discord 官方，因此可能存在误差。
一个 Patreon 页面于 2022 年 9 月 13 日上线。到 2022 年底，其月收入达到约 2500 美元的峰值。之后便停滞不前。截至 2026 年 4 月，Graphtreon 数据显示，该页面拥有 149 位付费赞助者，月收入约为 1998 美元。这使其在 Graphtreon 的“成人写作”排行榜上排名第 336 位。尽管人工智能生成的成人内容市场此后已膨胀至约 25 亿美元，而在线成人娱乐市场规模约为 736 亿美元，但其收入仍比 2022 年的峰值下降了 20%。因此，故事不再是“先行者碾压整个行业”，而是“先行者，缓慢停滞”。
众筹事件是每个人都记忆犹新的一幕。该项目于2022年12月启动，目标金额为2.5万美元，并在一天之内就达到了目标。截至2022年12月21日，Kickstarter叫停该项目时，已有867位支持者共捐款约5.6万美元。Kickstarter首席执行官埃弗雷特·泰勒发表声明称：“Kickstarter必须并将永远站在创意作品及其背后的创作者一边。” 由于采用的是“要么全额退款，要么全额退还”的模式，所有捐款都得到了退还。阿曼·乔杜里对此回应直言不讳：“尽管Kickstarter向一小部分艺术家屈服令我们感到失望，但我们和我们的支持者绝不会退缩。”
团队重新转向 Patreon，并增加了 Stripe 直接捐赠渠道。这些渠道加起来可能筹集了 26,000 美元。但更大的故事在几年后才浮出水面。2025 年 5 月 23 日，Visa 和 Mastercard 的支付处理商停止了对 CivitAI（最大的 NSFW AI 检查点平台）的服务，该网站转而使用 USDC 和 ETH 等加密货币支付。同样的模式在 2022 年再次出现。三年后，规模扩大了数倍。
下表总结了 Unstable Diffusion 的融资历史。
| 日期 | 来源 | 数量 | 地位 |
|---|---|---|---|
| 2022年9月13日 | Patreon 平台上线 | 到 2022 年底，每月最高可达约 2,500 美元。 | 积极的 |
| 2022年12月 | Kickstarter | 867 位支持者共筹得 56,000 美元（目标 25,000 美元） | 已于2022年12月21日暂停；已退款。 |
| 2023 | Stripe 直接捐赠 | 累计约 26,000 美元 | 积极的 |
| 2026年4月 | 今天加入 Patreon | 来自 149 位顾客的每月约 1,998 美元 | 活跃，在成人写作领域排名第336位 |
| 2023-2026 | unstability.ai 订阅 | 未公开 | 活跃的基于信用的等级 |
不稳定扩散模型如何生成不适宜工作场所观看的图像
在底层，两种不稳定扩散算法都运行与基础稳定扩散算法相同的潜在扩散流程。用户输入提示信息。该文本被转换为嵌入向量，引导模型找到其学习到的图像空间中的特定区域。然后，模型迭代地逐步对随机生成的潜在图像进行去噪，直到图像与提示信息足够匹配为止。生成最终图像通常需要 20 到 50 个去噪步骤，具体次数取决于所选的速度与质量预设。
如果架构相同，那么与基础稳定扩散机制相比，究竟有哪些不同之处呢？大致按重要性排序有三点。
首先是数据集。Stability AI 主要基于适合工作场所观看的内容进行微调，并从其训练语料库中剔除了大部分成人图像。Unstable Diffusion 团队构建并维护了一个包含超过 3000 万张成人图像的数据集，这些图像均来自志愿者的整理。这弥补了 Stability AI 默认设置下在人体解剖结构和类型覆盖方面的不足。
其次是过滤器。Stability AI 的稳定扩散检查点自带一个基于 CLIP 的安全分类器，默认情况下会标记并模糊不安全的输出。不稳定扩散的衍生版本则移除了该分类器或直接忽略它。在 unstability.ai 上，默认过滤器被替换为年龄验证门，该验证门仅在用户明确请求成人内容时才会触发。任何适合工作场所观看的内容都会直接运行。
第三，是审核机制。即使是最宽松的服务器也会尝试屏蔽明显的非法内容。其既定政策是：任何描绘未成年人或未经同意者的内容都会在审核阶段被拒绝，并在后续审核中再次被拒绝。实际情况如何呢？这取决于运营者。有些运营者审核非常严格，而有些则基本不审核。
模特阵容：梅林、艾可、伊邪那岐、潘
该品牌产品线主要由 unstability.ai 负责，但它是该品牌目前最公开的产品形象。与 Stable Diffusion 1.5 或 SDXL 1.0 等版本号发布不同，该平台按风格意图对各个版本进行分组。
| 模型 | 专为 | 笔记 |
|---|---|---|
| 梅林 | 通用发电 | 默认选项，兼顾写实与风格化 |
| 回声 | 照片级写实人像和产品照片 | 最适合描绘人物肖像和皮肤细节。 |
| 伊邪那岐 | 动漫和漫画艺术 | 以插图和风格化的参考资料为基础进行调整 |
| 平底锅 | 拟人化和兽人艺术 | 小众，但社区强烈要求。 |
此外，还有一系列速度不同的版本。Unstable Diffusion v2.6 是默认版本，速度经过优化，每张图像耗时 6 到 8 秒。Unstable Diffusion XL 分辨率更高，耗时 12 到 15 秒。Unstable Diffusion Photoreal 则专门用于人像渲染。尽管市场推广大力强调共享品牌，但这些版本并非直接继承自 Discord 社区的原始优化。要评判输出质量，最直接的方法是将其与基础 SDXL 版本或类似优化的热门 CivitAI 检查点版本进行并排对比。
创作者的定价、积分和平台访问权限
unstability.ai 网络平台的定价遵循常见的 SaaS 模式。它提供免费套餐，包含每日积分；付费套餐可解锁无限生成次数和商业用途；最高套餐则增加了私人生成历史记录功能。生成速度受“快速积分”池的限制，该积分池每月补充一次。
| 层级 | 每月费用 | 每日积分 | 快速积分/月 | 商业用途 |
|---|---|---|---|---|
| 自由的 | 0美元 | 每日限额 | 没有任何 | 不 |
| 基本的 | 14.99美元 | 150 | 1,000 | 不 |
| 优质的 | 29.99美元 | 无限 | 3,000 | 是的 |
| 专业版 | 59.99美元 | 无限 | 6,000 | 是的（私人数据） |
原社区的 Discord 服务器访问权限是独立的。Discord 服务器仍然可以免费加入，但它仅作为聊天服务器运行，而非生成后端。在社区中训练或共享的模型通常通过 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI、ComfyUI 或 InvokeAI 等工具在用户本地的 GPU 上运行，或者上传到 CivitAI 等检查点平台供用户下载。社区本身没有任何付费墙。
对于大多数在2026年考虑这个问题的创作者来说，实际的选择有三种途径：付费订阅托管的无审查平台；在本地12GB或16GB的消费级GPU上运行开放式检查点；或者使用类似CivitAI的平台，该平台捆绑了许多经过优化的模型，并提供慷慨的免费额度以及积分系统。每种途径在隐私、速度、模型多样性和内容政策方面都有各自的取舍。
未经审查的人工智能内容争议：伦理与儿童性虐待材料
如果不涉及伦理层面，就无法真正客观地探讨不稳定扩散问题。有三个问题反复出现，而且每个问题都与真实事件相关。
先来说说未经同意的图像。最具代表性的案例是2023年1月30日的Atrioc丑闻。Twitch主播Brandon Ewing在直播过程中意外暴露了一个浏览器标签页。这个标签页竟然是一个付费网站，出售他同事的深度伪造色情视频，包括Pokimane、QTCinderella、Maya Higa和Sweet Anita。第二天，他在镜头前公开道歉。据报道，他还支付了6万美元，用于支付受影响主播的法律诉讼费用。Twitch在2023年3月悄悄更新了条款，永久禁止任何制作深度伪造内容的人。这一事件对开源传播的影响力，远超任何技术政策辩论。
现在来说说数据集的问题。2023年12月，斯坦福互联网观察站（Stanford Internet Observatory）使用PhotoDNA对LAION-5B训练集进行了检测。他们发现其中包含1008张已确认的儿童性虐待图片。LAION-5B正是Stable Diffusion 1.5所使用的训练数据集。LAION随后撤回了该数据集，并在2024年8月发布了经过清理的Re-LAION-5B。问题在于，所有基于原始数据集训练的模型都受到了这种污染的影响，包括SD 1.5。基于此构建的整个NSFW（不适宜工作场所观看）微调生态系统也同样如此。一些分支已经完成了重新训练或清理工作，而另一些分支则继续发布。如果您是买家，请务必查明特定检查点实际使用的训练数据集，不要轻信运营商的说法。
第三个问题是监管阴影。到2026年，所有主流支付处理商都将人工智能生成的成人图像视为高风险。CivitAI的支付处理商因泄露不适宜工作场所观看的内容，于2025年5月23日停止了服务，该网站一夜之间转向加密货币支付。Stability AI于2025年7月31日更新了其《可接受使用政策》，禁止在其现有模型中生成露骨内容。然而，新政策并不追溯涵盖SD 1.5或SDXL，而它们仍然是不适宜工作场所观看内容社区的基石。欧盟《人工智能法案》以及越来越多的美国州法律现在要求，当人工智能生成的内容描绘逼真的人类时，必须进行披露。因此，如今任何将未经审查的人工智能用于商业用途的人，都处于一个在Unstable Diffusion成立之初并不存在的法律框架内运营。
这些并不会扼杀这项技术。它只是意味着，现在构建、托管和使用这项技术的人员需要承担早期阶段大多被忽略的知情同意、数据集安全管理和信息披露等问题。
2026 年不稳定扩散的替代方案：FLUX、Pony、Kling
不稳定扩散不再是核心。自2022年Discord丑闻以来，模型和平台格局发生了巨大变化。那些在2026年从事严肃的、不受审查的人工智能研究的人，首先会考虑其他方案。最有力的替代方案可以分为三类。
第一类：在您自己的机器上运行的开源、无审查的检查点。Pony Diffusion V6 XL 于 2024 年 1 月发布在 CivitAI，并迅速成为默认的 NSFW SDXL 微调版本。它的构建和分发完全独立于 Unstable Diffusion 流水线之外。Pony 及其更新的兄弟版本 Illustrious 现在主导着风格化的成人内容领域。动漫风格的检查点和各种 SDXL 微调版本以不同的美学风格填补了相同的市场空白。要流畅运行它们，您需要至少配备 12 GB 显存的本地 GPU。
第二类：下一代基础模型。Black Forest Labs 的 FLUX.1 于 2024 年 8 月发布，重新定义了快速贴图和照片级真实感的标准。其开源的 FLUX.1-dev 版本在几周内就吸引了社区的大量 NSFW LoRA 作品。Stability AI 于 2024 年 2 月发布了 Stable Diffusion 3，并在 2024 年 10 月发布了功能更强大的 Stable Diffusion 3.5。SD3 中被广泛报道的解剖结构错误减缓了其在无审查用户群体中的普及速度。Stability AI 本身也已停止开发。Emad Mostaque 于 2024 年 3 月 23 日因财务危机辞职。2025 年 7 月的政策更新正式禁止在其现有模型上生成露骨内容。
第三类：视频。生成式人工智能的纯图像时代已经部分过去。Kling、Runway Gen-3 和 Gen-4、OpenAI 的 Sora、谷歌的 Veo 等都已将人工智能的边界拓展到视频领域，其中一些还允许在第三方平台上进行年龄验证，从而支持成人内容。Unstable Diffusion 从未在视频领域取得过类似的突破。这在一定程度上解释了为什么自 2023 年以来，它的文化影响力悄然下降。
下表对比了主要选项。
| 工具 | 类型 | 本地或托管 | 包含成人内容 | 最适合 |
|---|---|---|---|---|
| 不稳定扩散（Discord） | 社区 + 检查站 | 当地的 | 是的 | 免费，DIY |
| 不稳定.ai | 网络平台 | 托管 | 是的（封闭式） | 轻松无审查托管 |
| Pony Diffusion v6 + | 打开检查点 | 当地的 | 是的 | 风格化的成人艺术 |
| FLUX.1-dev | 基础模型 + 微调 | 本地或托管 | 通过微调 | 2024 年最佳品质 |
| SDXL + CivitAI 检查点 | 基础 + 社区 | 本地或托管 | 通过微调 | 多种风格 |
| Kling 2.0 | 视频生成器 | 托管 | 限量、封闭式 | 短片（未删减版） |
正确的选择取决于你的GPU性能、你更看重托管服务还是DIY，以及你需要的是静态图像还是视频。这些都无法完全替代原版Unstable Diffusion的体验。如今市场已经分散，Unstable Diffusion品牌也不再像Kickstarter众筹时期那样占据主导地位。
