Stable Diffusion: recenzja w 2026 roku, czyli co zostało z najsłynniejszego otwartego generatora

Stable Diffusion recenzja: czym jest w 2026 roku

Stable Diffusion to rodzina otwartych modeli do generowania obrazów, którą rozwija brytyjska firma Stability AI. Pierwsza wersja wyszła 22 sierpnia 2022 roku i była jednym z pierwszych generatorów o jakości zbliżonej do ówczesnych usług chmurowych, które każdy mógł pobrać i uruchomić na zwykłej karcie graficznej. Powstała we współpracy z grupą CompVis z Uniwersytetu Ludwika i Maksymiliana w Monachium oraz firmą Runway, na zbiorze LAION-5B z około 5 mld par obraz-tekst.

Najnowszą wersją jest nadal Stable Diffusion 3.5 z 22 października 2024 roku (Large i Large Turbo) i z 29 października (Medium). Od tamtej pory Stability AI nie ogłosiło nowego modelu obrazowego. Na stronie z komunikatami firmy za 2026 rok są za to Brand Studio (platforma dla marek, 8 kwietnia), Stable Audio 3.0 (20 maja) i runda finansowania z udziałem Electronic Arts, Sony Music, Universal Music i Warner Music (25 sierpnia). Obrazy przestały być głównym kierunkiem firmy.

W sieci krążą artykuły o „Stable Diffusion 4”, ale 30 września 2026 roku nie ma takiego modelu ani w komunikatach Stability AI, ani w cenniku API. Jeśli trafisz na link do pobrania SD4, traktuj go jak podróbkę.

Czego nie testowałem i skąd biorę ocenę

Uczciwie: Stable Diffusion nie było w moim rankingu 8 generatorów z 27 września 2026 roku, bo testowałem modele dostępne w API OpenRoutera, a SD tam nie ma. Na swojej karcie RTX 4090 uruchamiałem nowsze otwarte modele: Z-Image Turbo i Qwen-Image 2.1. Obrazów z SD 3.5 nie oceniałem, więc nie podaję własnej oceny w skali 0-10.

Ocenę jakości opieram na rankingu Artificial Analysis, gdzie ludzie w ślepych porównaniach wybierają lepszy z dwóch obrazów. 30 września 2026 roku SD 3.5 Large ma tam 839 punktów Elo i 130. miejsce na 165 modeli, Large Turbo 828, Medium 759, a SDXL 1.0 678. Dla porównania FLUX.2 Pro ma 1004, otwarty Qwen-Image 2.1 1034, a Nano Banana 2 1125. Różnica 195 punktów między SD 3.5 Large a Qwen-Image 2.1 to według zasad Elo sytuacja, w której ludzie częściej wybierają obraz z Qwena mniej więcej w trzech porównaniach na cztery.

To moja opinia: SD 3.5 nie jest złym modelem, ale w 2026 roku jest modelem z poprzedniej epoki. Jego siłą nie jest już jakość z pudełka, tylko ekosystem, który wokół niego narósł.

Wersje Stable Diffusion i wymagania sprzętowe

• SD 3.5 Large - 8,1 mld parametrów, obrazy do 1 megapiksela. Według Stability AI w pełnej precyzji zajmuje około 19 GB pamięci karty, a po kwantyzacji FP8 w TensorRT z czerwca 2025 roku 11 GB, przy dwukrotnie szybszym generowaniu.
• SD 3.5 Large Turbo - destylowana wersja Large, generuje w kilku krokach.
• SD 3.5 Medium - 2,5 mld parametrów, obrazy od 0,25 do 2 megapikseli. Stability podaje 9,9 GB pamięci karty, więc wystarczy karta z 12 GB.
• SDXL 1.0 z lipca 2023 roku - 3,5 mld parametrów. Nadal ma najwięcej gotowych dodatków w sieci.
• SD 1.5 - najstarsza wciąż używana wersja. Według Wikipedii zoptymalizowana odmiana pierwszego SD działała już na 2,4 GB pamięci karty.

Do uruchomienia potrzebujesz programu z interfejsem, najczęściej ComfyUI, w którym robiłem wszystkie swoje testy lokalne. Ekosystem jest rozproszony: interfejsy, dodatki i dostrojone wersje pochodzą od tysięcy autorów i nie zawsze do siebie pasują. To realna cena swobody, którą daje ten model.

Stable Diffusion cena: za darmo lokalnie, w API od 0,025 USD

Wagi SD 3.5 są darmowe. Przy pracy lokalnej płacisz za kartę graficzną i prąd. Dla porównania w moim pomiarze obraz 2K z Qwen-Image 2.1 kosztował około 0,7 grosza prądu, a obraz z Z-Image Turbo około 0,04 grosza - SD 3.5 Large nie mierzyłem, ale przy podobnym rozmiarze modelu rząd wielkości jest ten sam.

API Stability AI rozlicza się w kredytach po 0,01 USD, a nowe konto dostaje 25 kredytów na start. Stable Image Ultra kosztuje 8 kredytów (0,08 USD) za obraz, SD 3.5 Large 6,5 (0,065 USD), Large Turbo 4, Medium 3,5, Stable Image Core 3, a SD 3.5 Flash 2,5 kredytu (0,025 USD). SDXL 1.0 kosztuje od 0,9 kredytu. Stability AI nie ma polskiego cennika, więc podaję ceny w dolarach.

Rachunek dla 100 obrazów: SD 3.5 Large 6,50 USD, Stable Image Ultra 8 USD, SD 3.5 Flash 2,50 USD. W tej samej cenie co SD 3.5 Large dostaniesz przez API 100 obrazów z Nano Banana 2 (6,70 USD), który w rankingu ludzi ma prawie 300 punktów Elo więcej. To moja opinia: API Stability ma dziś sens głównie wtedy, gdy potrzebujesz jego narzędzi do edycji, takich jak usuwanie tła za 5 kredytów czy powiększanie do 4K, a nie samego generowania.

Jest też aplikacja Stable Assistant z modelem Stable Image Ultra. Cen planów nie ma na jej stronie bez logowania. Według TechRadar z lutego 2025 roku plany kosztowały od 9 do 99 USD miesięcznie - tych cen nie potwierdziłem u producenta.

Licencja Stable Diffusion: kiedy wolno zarabiać

SD 3.5 jest objęty licencją Stability AI Community. Pozwala ona na badania, użytek niekomercyjny i komercyjny, dostrajanie, tworzenie LoRA i sprzedaż obrazów, jeśli roczny przychód twojej firmy - niezależnie od źródła - nie przekracza 1 mln USD. Powyżej tego progu potrzebna jest licencja Enterprise z ceną ustalaną indywidualnie. Licencja wymaga przestrzegania zasad dopuszczalnego użycia i może zostać cofnięta, jeśli je złamiesz. Nie wolno też używać modeli Stability do budowy konkurencyjnych modeli bazowych.

Starsze wersje, od SD 1.x do SDXL, mają inne licencje z rodziny OpenRAIL, z listą zakazanych zastosowań, ale bez progu przychodu. Przed użyciem konkretnych wag i dodatków w pracy sprawdź licencję każdego elementu osobno - licencja modelu bazowego nie obejmuje automatycznie LoRA pobranej od innego autora.

Na tle nowszych otwartych modeli to środek stawki: swobodniej niż Qwen-Image 2.1, którego licencja pozwala tylko na badania, ale ciaśniej niż Apache 2.0 przy Z-Image Turbo i FLUX.2 klein 4B. Szerzej opisałem to w tekście o prawie autorskim i użyciu komercyjnym obrazów z AI.

Prywatność i spory prawne wokół Stable Diffusion

Przy pracy lokalnej prywatność jest pełna: polecenia, zdjęcia i wyniki zostają na twoim dysku, a nie ma serwera, który filtruje polecenia. W API obowiązują zasady Stability AI - firma ma certyfikaty SOC 2 typu II i SOC 3 z sierpnia 2025 roku.

Najgłośniejszy spór to Getty Images przeciwko Stability AI. 4 listopada 2025 roku brytyjski High Court oddalił główny zarzut Getty: uznał, że wagi modelu nie są kopią zdjęć w rozumieniu prawa autorskiego. Getty przegrało też większość zarzutów ze znaków towarowych, a sąd dopatrzył się naruszenia tylko w wąskim zakresie, przy znakach wodnych Getty pojawiających się w obrazach ze starszych wersji SD. W grudniu 2025 roku Getty dostało zgodę na apelację, a osobna sprawa toczy się w Kalifornii. Dla użytkownika to znaczy tyle, że pytanie o legalność trenowania na cudzych zdjęciach nadal nie jest rozstrzygnięte.

Stable Diffusion po polsku

Stable Diffusion nie ma polskiego interfejsu - ComfyUI i inne popularne programy są po angielsku. Polecenia w społeczności pisze się po angielsku i tak też pisałem swoje testy innych modeli.

Polskich napisów na obrazach z SD 3.5 nie testowałem. Wiem za to, jak wypadły nowsze modele lokalne: w moim teście ani Z-Image Turbo, ani Qwen-Image 2.1 nie napisały poprawnie szyldu „PIEKARNIA ŻÓŁĆ”, choć oba są młodsze od SD 3.5 o ponad rok. To moja opinia: po starszym modelu nie spodziewałbym się lepszego wyniku i polski tekst dodawałbym w edytorze grafiki.

Jak zacząć ze Stable Diffusion w 2026 roku

Najkrótsza droga prowadzi przez ComfyUI, którego instalację na Windowsie opisałem krok po kroku. Wagi SD 3.5 pobierzesz z Hugging Face, ale najpierw trzeba się zalogować i zaakceptować licencję Community - repozytoria są zamknięte za formularzem. Plik SD 3.5 Large waży 16,46 GB, a SD 3.5 Medium 5,11 GB, do tego dochodzą kodery tekstu. Oba repozytoria mają po około 100 tys. pobrań w ostatnim miesiącu, więc model nadal ma dużą grupę użytkowników.

Z mojego doświadczenia z innymi modelami lokalnymi przydają się trzy zasady: zapisuj model, wersję i ziarno przy każdej udanej serii, bo po miesiącu nie odtworzysz wyniku z samego polecenia; sprawdzaj licencję każdej pobranej LoRA osobno; na karcie z 12-16 GB zacznij od SD 3.5 Medium, a Large uruchamiaj w wersji FP8.

Jak wystawiłem ocenę Stable Diffusion

Wszystkie generatory oceniam w tych samych pięciu kategoriach, ale tu bez własnego testu obrazów, więc ocena jest ostrożniejsza. Jakość obrazu 5,5: 839 punktów Elo i 130. miejsce na 165 w Artificial Analysis, wyraźnie za FLUX.2 Pro (1004) i Qwen-Image 2.1 (1034). Tekst na obrazie 4,5: nie testowałem, a nowsze modele lokalne pomyliły polskie litery. Cena 8,5: darmowe wagi i API od 0,025 USD z 25 kredytami na start. Wygoda 5,5: potrzebna karta i konfiguracja, brak polskiego interfejsu, ale ogromny wybór gotowych dodatków. Prawa i prywatność 8,0: pełna prywatność lokalnie i licencja komercyjna do 1 mln USD przychodu, choć nie tak swobodna jak Apache 2.0. Średnia daje 6,4.

Czy warto i jakie są alternatywy dla Stable Diffusion

To moja opinia: Stable Diffusion warto zostawić tam, gdzie już pracuje - w warsztatach zbudowanych na SDXL albo SD 1.5 z własnymi LoRA. Do nowego projektu lokalnego wybrałbym coś nowszego.

• Z-Image Turbo - licencja Apache 2.0, obraz w 4,2 s na RTX 4090, do 18 GB pamięci karty. W moim rankingu 5,7/10, głównie przez napisy.
• FLUX - FLUX.2 klein 4B na Apache 2.0, według producenta około 13 GB pamięci. Stworzyli go byli pracownicy Stability AI, współautorzy badań, z których powstał Stable Diffusion.
• Qwen-Image - najlepsza jakość z modeli, które uruchomiłem lokalnie, ale licencja tylko do badań.

Jeśli nie chcesz niczego instalować, darmowy Nano Banana w Gemini da lepszy obraz w minutę. Cały wybór, także lokalnych modeli tekstowych i wideo, zebrałem w przewodniku Lokalne AI, a krótszy opis SD jest w tekście Stable Diffusion: generator obrazu, który uruchamiasz u siebie.

Stable Diffusion: ceny i plany

Stability AI nie ma polskiego cennika. Ceny API z cennika platform.stability.ai (1 kredyt = 0,01 USD, 25 darmowych kredytów na start), bez podatku, stan na 30.09.2026. Licencja z stability.ai/license. źródło

Stable Diffusion a konkurencja