Stable Diffusion Windows 系统安装部署教程
一、硬件配置
（1）显卡（最重要的硬件需求） SD 绘画产出一张满意的图像需要不断反复调试，显卡性能的好坏直接影响出图的效率。这里推荐英伟达 RTX3060TI（显存推荐 8G 以上）或同等性能以上显卡。 显卡最低配置也要达到 GTX1060（显存 4G）。
（2）内存：8G 或以上
（3）CPU：无硬性要求
（4）SSD/机械硬盘：100~150GB 左右（越大越好） SD 在部署完成后约占用 10.7G 左右磁盘空间，后续随着各种大模型、LORA、ControlNet 等文件及插件功能的下载及使用将会极大占用系统磁盘空间。 这里推荐将 SD 部署在 SSD（固态硬盘）中，有利于提高读取大模型文件速度。
（5）操作系统：win10/win11
二、部署算法环境
温馨提示：部署过程中难免会遇到失败、出错等问题，建议反复尝试，本教程经验证可完全跑通，请放心按步骤操作。
（1）下载 Miniconda
Miniconda 是一个轻量级的包管理系统，用于管理和部署 Python 环境和软件包。而 SD Webui 的架构就是基于 Python 环境搭建的。
下载链接：https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/#
根据操作系统选择对应下载版本，这里选择 64 位 Windows 操作系统版本，安装时一路默认 next（下一步）即可。
（2）确认 conda 版本号
运行 miniconda，输入 conda -V（注意字母大小写、空格，不包含引号）回车执行。
显示 conda 版本号，即为安装成功。
（3）清除索引缓存
在 conda 窗口中输入并执行以下 2 条指令：
conda config --set show_channel_urls yes
conda clean -i
（4）创建 Python 3.10.6 运行环境，命名为 sdwebui
在 conda 窗口中输入以下指令并回车执行。
conda create --name sdwebui python=3.10.6
输入 "y"，继续安装。
此时程序已在 C:\ProgramData\miniconda3\envs 中建立 sdwebui 项目。
（5）激活项目环境
继续在 conda 窗口中输入如下指令并执行，激活 conda 虚拟环境。
conda activate sdwebui
（6）升级 pip，更改默认库包下载地址为阿里镜像站
继续在 conda 窗口中分别输入以下 2 条指令：
python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
执行过程中不报错即可升级设置完成，报错则重新执行对应指令直至完成为止。
（7）安装 Git
利用 Git 来克隆下载 github 上的 SDWebui 开源项目，下载地址：https://git-scm.com/download/win 根据操作系统选择对应下载版本，这里选择 64 位 Windows 操作系统版本，安装时一路默认 next（下一步）即可。
