PythonAI算法
Stable Diffusion 本地部署与使用指南
本文详细介绍了 Stable Diffusion 的两种部署方案：云服务器与本地电脑部署。内容包括硬件环境要求、Python 与 CUDA 配置、WebUI 源码拉取、模型下载与管理、插件汉化及基础文生图操作。针对常见问题提供了网络故障排查与显存优化建议，帮助用户从零开始搭建并使用 AI 绘画工具。
本文详细介绍了 Stable Diffusion 的两种部署方案：云服务器与本地电脑部署。内容包括硬件环境要求、Python 与 CUDA 配置、WebUI 源码拉取、模型下载与管理、插件汉化及基础文生图操作。针对常见问题提供了网络故障排查与显存优化建议，帮助用户从零开始搭建并使用 AI 绘画工具。
随着人工智能技术的发展，AI 绘画工具已成为创意工作者的重要辅助。目前主流工具包括 Midjourney 和 Stable Diffusion (SD)。Midjourney 开箱即用、对新手友好，但需付费且灵活性受限；Stable Diffusion 则专业性更强，支持本地部署，拥有丰富的模型生态，且完全免费，适合需要深度定制和批量生成的用户。
本文将详细介绍 Stable Diffusion 的两种主要部署方式：云服务器部署和本地电脑部署，并涵盖环境配置、模型管理及基础使用方法。
如果仅需快速体验 AI 绘画效果，可使用在线平台如 DreamStudio。此类平台通常提供少量免费额度，但功能受限，不支持批量生成或深度调教，适合初步了解 SD 能力。
本地硬件配置不足（如无高性能显卡），但希望运行 SD 的用户。
推荐使用阿里云机器学习 PAI 平台或其他云厂商提供的 GPU 实例。选择官方镜像 stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04 可简化环境配置。
环境就绪后，执行以下命令拉取源码及依赖：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
git checkout a9fed7c364061ae6efb37f797b6b522cb3cf7aa2
mkdir -p repositories && cd repositories
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git
部分插件可能因网络问题无法直接克隆，建议通过 WebUI 的 Extensions 页面搜索安装。若需手动克隆，请使用 GitHub 源：
cd ../extensions
git clone https://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete.git
git clone https://github.com/BrambleXu/stable-diffusion-webui-wiki.git
cd ..
将模型文件放置于对应目录：
cd models/Stable-diffusion
wget -c https://huggingface.co/naonovn/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix/resolve/main/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors -O chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors
cd stable-diffusion-webui
python -m venv --system-site-packages --symlinks venv
sed -i 's/can_run_as_root=0/can_run_as_root=1/g' webui.sh
./webui.sh --no-download-sd-model --xformers
服务启动后，访问生成的 URL 即可进入 WebUI 前端。
本地电脑配置满足要求，追求数据隐私及长期使用的用户。
nvidia-smi 查看）确保已安装指定版本的 Python 和 NVIDIA CUDA Toolkit。CUDA 是调用 GPU 进行 AI 运算的关键库。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
为避免手动配置依赖的繁琐，可使用社区维护的启动器（如秋叶启动器）。解压启动器至项目根目录，运行 A 启动器.exe，点击'一键启动'即可自动安装依赖并启动服务。
首次启动会提示缺少 Checkpoint 模型。需在模型管理界面下载或手动放入 models/Stable-diffusion 目录。支持格式包括 .safetensors 和 .ckpt。
依次点击 Extensions -> Available -> Load from，搜索 cn 安装语言包。随后在 Settings -> User Interface -> Localization 中选择 zh_CN 并应用。
# prompt
<lora:koreanDollLikeness_v10:1>
the best quality, ultra-high definition,masterpiece, extreme detail, 8K
1girl, curly hair, detail eyes and mouth, fair skin,big eyes,
white shirt, street
# negative prompt
(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), bad anatomy,DeepNegative, skin spots, acnes, skin blemishes,(fat:1.2),facing away, looking away,tilted head, lowres,bad anatomy,bad hands, missing fingers,extra digit, fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit, extra arms, extra leg, extra foot,teethcroppe,signature, watermark, username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error,
若遇到 Network is unreachable 或 GitHub 访问超时，请检查代理设置或尝试更换镜像源。部分国内用户可使用 Gitee 镜像加速 Git 操作。
若生成报错 OOM (Out Of Memory)，可尝试以下参数优化：
--med-vram 或 --low-vram 参数启动。xformers 优化（启动时加 --xformers）。fp16 模式。Stable Diffusion 提供了极高的自由度，从云端到本地均可灵活部署。掌握环境配置、模型管理及提示词工程后，用户可高效产出高质量图像。后续可进一步探索 ControlNet、Inpainting 及训练 LoRA 等进阶功能。
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将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online