1. 为什么选择本地部署 Stable Diffusion？
随着生成式 AI 技术的普及，本地部署 Stable Diffusion 成为许多开发者和创作者的首选方案。相比在线平台，其核心优势在于数据隐私与成本可控。所有计算均在本地完成，无需担心作品泄露或产生额外费用。
响应速度也是关键考量。实测数据显示，以 RTX 3060 为例，生成一张 512x512 的图片通常仅需 5 至 8 秒，显著优于多数在线服务。初次接触时，许多开发者会犹豫是否值得投入，但实际配置过程并没有想象中复杂，只要遵循正确的步骤，小白也能顺利上手。
2. 安装前的准备工作
2.1 硬件配置检查
显存是决定体验的核心指标，建议至少 4GB。虽然 2GB 显存勉强可跑，但性能会受限。查看方法很简单：打开任务管理器→性能→GPU，确认'专用 GPU 内存'大小。CPU 方面，i5 及以上级别即可满足需求；内存建议 16GB，8GB 虽能运行但容易爆内存；硬盘空间需预留 20GB 以上，且强烈建议安装在固态硬盘上以提升模型加载速度。
2.2 软件环境准备
需要预先安装 Git 和 Python。Git 用于拉取代码仓库，Python 则是运行环境的基础。安装 Python 时必须勾选'Add Python to PATH'，否则后续命令将无法识别。推荐版本为 Python 3.10.6，兼容性最佳。
验证安装是否成功，可在命令行输入：
git --version
python --version
若显示版本号即表示环境就绪。常见问题是 Python 已安装但命令行无法调用，这通常是因为未正确配置环境变量，重新安装并勾选对应选项即可解决。
3. 下载和配置 Stable Diffusion
3.1 克隆仓库
选择一个剩余空间充足的磁盘分区（建议至少 50GB），新建文件夹如"AI"，在目录内右键选择"Git Bash Here"进入终端。接下来我们需要获取官方 WebUI 的代码。
执行以下命令克隆项目：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
这一步会将整个项目下载到当前目录。完成后，进入文件夹并运行启动脚本。Windows 用户直接双击 webui-user.bat，Linux/Mac 用户则需在终端执行 ./webui.sh。首次运行时会自动下载依赖包和基础模型，耐心等待进度条走完即可进入界面。
