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AMD 显卡在 Windows WSL 环境中部署 Stable Diffusion WebUI 及 ComfyUI

综述由AI生成在 Windows 系统下通过 WSL 环境配合 AMD 显卡部署 Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI 的完整流程。主要步骤包括：安装 WSL2 及 Ubuntu 系统，配置 AMD ROCm 驱动以支持 GPU 加速，使用 Conda 管理 Python 环境，安装 ROCm 兼容版本的 PyTorch 及相关依赖库，最后分别克隆并运行 Stable Diffusion WebUI 与 ComfyUI 项目。该方案解决了 AMD 显卡在 Linux 容器化环境下的 AI 绘图部署问题。

云朵棉花糖发布于 2026/4/6更新于 2026/5/2231 浏览

AMD 显卡在 Windows WSL 环境下部署 Stable Diffusion

一、环境准备

确认 Windows 的 AMD 显卡驱动版本，建议不低于 24.12.1。

二、安装 WSL 和 Ubuntu

1. 安装 WSL2

wsl --install

2. 安装 Ubuntu (24.04、22.04 等)

wsl.exe --install ubuntu-24.04

3. 更改 Ubuntu 安装位置 (可选)

wsl --manage ubuntu-24.04 --move <location>

4. 进入 WSL 实例

# 输入 wsl -d <version> 进入指定版本或输入 wsl 进入默认实例
wsl -d ubuntu-24.04

可按 Ctrl+D 退出当前实例。 关闭实例：

wsl --shutdown

检查实例状态：

wsl -l -v

三、安装 ROCm（示例为安装 ROCm 6.3.4）

1. 安装 AMD 统一驱动程序包存储库和安装程序脚本

具体 ROCm 适配情况可查看 ROCm 兼容性文档。

注意：Ubuntu 24.04 和 Ubuntu 22.04 两者下载的包不一样，Ubuntu 24.04 对应 noble，Ubuntu 22.04 对应 jammy，具体下载网址为 repo.radeon.com。

Ubuntu 24.04：

cd
sudo apt update
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.3.4/ubuntu/noble/amdgpu-install_6.3.60304-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_6.3.60304-1_all.deb

Ubuntu 22.04：

cd
sudo apt update
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.3.4/ubuntu/jammy/amdgpu-install_6.3.60304-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_6.3.60304-1_all.deb

2. 查看可用用例列表 (可选)

sudo amdgpu-install --list-usecase

3. 安装 ROCm

sudo amdgpu-install --usecase=graphics

4. 检查 ROCm 安装情况

rocminfo

如果正确显示显卡信息，则安装成功。

四、安装 Conda（可选）

1. 安装 Conda（用于管理 Python 版本）

cd
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

需重启控制台，只需要退出 WSL 就可以了，按 Ctrl+D，然后再启动 WSL 就可以了。

2. 创建名为 sd 的环境，Python 版本为 3.10（建议 WebUI 和 ComfyUI 各自创建一个环境）

conda create -n sd python=3.10 -y

3. 激活环境 sd

conda activate sd

若需要退出当前 Conda 环境：

conda deactivate

五、安装 PyTorch（若没有使用 Conda，请自行安装 Python3）

1. 下载对应 Python 版本的 whl 文件

cd
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.3.4/torch-2.4.0%2Brocm6.3.4.git7cecbf6d-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.3.4/torchvision-0.19.0%2Brocm6.3.4.gitfab84886-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.3.4/pytorch_triton_rocm-3.0.0%2Brocm6.3.4.git75cc27c2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.3.4/torchaudio-2.4.0%2Brocm6.3.4.git69d40773-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

(根据安装的 Python 版本确定安装包，安装包的名字中 cpxxx 为安装 Python 版本，例如 cp310 对应 Python 3.10 版本) PyTorch ROCm 仓库

2. 安装下载的 whl

pip3 uninstall torch torchvision pytorch-triton-rocm
pip3 install torch-2.4.0%2Brocm6.3.4.git7cecbf6d-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision-0.19.0%2Brocm6.3.4.gitfab84886-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip3 install torchaudio-2.4.0%2Brocm6.3.4.git69d40773-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip3 install pytorch_triton_rocm-3.0.0%2Brocm6.3.4.git75cc27c2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

3. 更新 WSL 兼容的运行时库

location=$(pip show torch | grep Location | awk -F ": " '{print $2}')
cd ${location}/torch/lib/
rm libhsa-runtime64.so*

4. libhsa-runtime64.so 至少需要安装 GCC 12.1，Conda 环境可以升级 gcc 版本 (可选)

conda install -c conda-forge gcc=12.1.0

5. 验证安装情况

python3 -c 'import torch' 2> /dev/null && echo 'Success' || echo 'Failure'
python3 -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'
python3 -c "import torch; print(f'device name [0]:', torch.cuda.get_device_name(0))"

输出结果分别为：Success、True、显卡型号则安装成功。

验证 PyTorch 环境：

python3 -m torch.utils.collect_env

六、安装 Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI

1. 安装 Stable Diffusion WebUI

(1) 克隆 Stable Diffusion WebUI 到本地并安装依赖
cd
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements.txt
(2) 下载汉化包
cd && cd ~/stable-diffusion-webui/extensions
git clone https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN.git
(3) 运行 Stable Diffusion WebUI
cd && cd stable-diffusion-webui
python launch.py

2. 安装 ComfyUI

(1) 克隆 ComfyUI 到本地并安装依赖
cd
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
(2) 与 Stable Diffusion WebUI 共享库 (可选)
cd ~/ComfyUI
mv extra_model_paths.yaml.example extra_model_paths.yaml
vim extra_model_paths.yaml

在 vim 中将文件中 base_path: path/to/stable-diffusion-webui/ 改为 base_path: /home/用户名/stable-diffusion-webui/。

(3) 运行 ComfyUI
cd && cd ComfyUI
python main.py

目录

  1. AMD 显卡在 Windows WSL 环境下部署 Stable Diffusion
  2. 一、环境准备
  3. 二、安装 WSL 和 Ubuntu
  4. 1. 安装 WSL2
  5. 2. 安装 Ubuntu (24.04、22.04 等)
  6. 3. 更改 Ubuntu 安装位置 (可选)
  7. 4. 进入 WSL 实例
  8. 输入 wsl -d <version> 进入指定版本或输入 wsl 进入默认实例
  9. 三、安装 ROCm（示例为安装 ROCm 6.3.4）
  10. 1. 安装 AMD 统一驱动程序包存储库和安装程序脚本
  11. 2. 查看可用用例列表 (可选)
  12. 3. 安装 ROCm
  13. 4. 检查 ROCm 安装情况
  14. 四、安装 Conda（可选）
  15. 1. 安装 Conda（用于管理 Python 版本）
  16. 2. 创建名为 sd 的环境，Python 版本为 3.10（建议 WebUI 和 ComfyUI 各自创建一个环境）
  17. 3. 激活环境 sd
  18. 五、安装 PyTorch（若没有使用 Conda，请自行安装 Python3）
  19. 1. 下载对应 Python 版本的 whl 文件
  20. 2. 安装下载的 whl
  21. 3. 更新 WSL 兼容的运行时库
  22. 4. libhsa-runtime64.so 至少需要安装 GCC 12.1，Conda 环境可以升级 gcc 版本 (可选)
  23. 5. 验证安装情况
  24. 六、安装 Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI
  25. 1. 安装 Stable Diffusion WebUI
  26. (1) 克隆 Stable Diffusion WebUI 到本地并安装依赖
  27. (2) 下载汉化包
  28. (3) 运行 Stable Diffusion WebUI
  29. 2. 安装 ComfyUI
  30. (1) 克隆 ComfyUI 到本地并安装依赖
  31. (2) 与 Stable Diffusion WebUI 共享库 (可选)
  32. (3) 运行 ComfyUI
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