0. Ставим Python, если еще нет.
1. pip install keras_cv

2. KerasCV хочет TensorFlow at least 2.9.0. Соответственно обновляем:
pip install --upgrade tensorflow

3. Затем нужно установить датасеты для TensorFlow:
pip install tensorflow_datasets

4. Ставим matplotlib для отображения или сохранения созданных нейросетью изображений:
pip install matplotlib

Ну и собственно запускаем скрипт:

import time
import keras_cv
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

import random  
import string  
import os

model = keras_cv.models.StableDiffusion(img_width=512, img_height=512)

#images = model.text_to_image("photograph of an astronaut riding a horse", batch_size=3)
images = model.text_to_image("photograph of a cat and duck", batch_size=3)

def Upper_Lower_string(length): # define the function and pass the length as argument  
    # Print the string in Lowercase  
    result = ''.join((random.choice(string.ascii_lowercase) for x in range(length))) # run loop until the define length  
    print(" Random string generated in Lowercase: ", result)  
    return result

def plot_images(images):
    plt.figure(figsize=(20, 20))
    for i in range(len(images)):
        ax = plt.subplot(1, len(images), i + 1)
        #plt.imshow(images[i])
        
        # save the image
        image_name = Upper_Lower_string(8)
        save_path = os.path.join('j:\\temp2\\img\\', '{}.png'.format(image_name))
        plt.imsave(save_path, images[i])
        
        plt.axis("off")


plot_images(images)

Астронавта на лошади уже все видели, поэтому попросим кота и утку. Получились следующие изображения:







Качество так себе конечно. Особенно морды котов.

Документация: High-performance image generation using Stable Diffusion in KerasCV.
В процессе работы при первом запуске скрипт выкачивает какие-то датасеты с https://huggingface.co/.

На Core i3 3250 работает больше 50 минут.
На Ryzen 5 2400G около 30 минут.

Видеокарту от AMD TensorFlow использовать не хочет.