Windows 系统下部署 Stable Diffusion WebUI 涉及硬件配置、环境搭建及软件部署。主要步骤包括准备 NVIDIA 显卡与 SSD 硬盘，安装 Miniconda 创建 Python 虚拟环境，配置 Git 与 CUDA 工具链，克隆官方项目代码并下载基础模型。通过运行 webui-user.bat 启动服务，并在浏览器访问本地地址进行图像生成。本文提供详细的命令行操作指引与常见报错解决方案，帮助用户完成从环境初始化到首次出图的全过程。
（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
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。
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。
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。
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
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。
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
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。
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。
回到 conda 窗口，输入 git --version 回车执行。
显示''git' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序'时，关闭 conda 窗口重新运行，并执行 git --version 命令；如果还是不行，可重启电脑后继续尝试。
CUDA 是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口（API）。它的主要目标不仅仅是用于图形渲染，也是利用 NVIDIA 的 GPU（图形处理单元）来加速通用计算任务。
在下载安装 CUDA 之前，先将显卡驱动程序更新至最新版本，用来支持安装最新版本的 CUDA，可在 GeForce Experience（GFE）中更新最新版本的 N 卡驱动。 GeForce Experience 下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/geforce-experience/download/
在 conda 窗口中，输入 nvidia-smi，查看你的显卡对应的 CUDA 版本。
下载安装对应版本 CUDA 安装包。
CUDA 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
根据你的操作系统选择 win10 或 win11，选择 local（本地安装包），点击右下方出现的 Download（下载）按钮，下载安装即可。
完成上述所有操作，确保所有前置软件安装到位后，进行下一步，部署 SD 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。
运行 miniconda，确保你的 miniconda 窗口显示的是如下语句：
(sdwebui) C:\Users\Administrator>
如果不是，请先执行 conda activate sdwebui 指令。
明确 SD 的安装位置，建议选择非系统盘且磁盘空间充足的硬盘根目录下。
例如，我这里选择 D 盘作为我的 stable-diffusion-webui 的安装目录，输入 D: 回车。（安装在其他硬盘同理）
执行克隆 SD 项目代码：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
此处需能访问 GitHub 或配置国内镜像源，如果多次尝试仍然克隆失败，推荐使用如下代码从镜像站克隆下载。 执行从镜像站克隆 SD 项目代码：
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
等到页面显示 "done"，则表示安装完成。
首次正式启动 SD 之前，需要预先下载至少一个模型文件，用于应用加载。这里推荐使用官方 Stable Diffusion v2.1 基础模型文件。
点击 download 下载模型，文件大小 4.85GB。
下载完成后，将 v2-1_768-ema-pruned.ckpt 放置于 stable-diffusion-webui→models→Stable-diffusion 文件夹中。
例如我的存放路径为：D:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion
注：上述文件夹路径是 SD 专门存放生成 AI 绘画的模型库文件夹，后续在其他网站下载的后缀名为 ckpt 或 safetensors 的大模型均存放于此文件夹中。
在 miniconda 的窗口中，执行 cd stable-diffusion-webui 命令，进入项目文件夹。
执行 webui-user.bat，启动 webui 程序。
注意事项：
1）首次启动时，会下载不少依赖文件，需要耐心等待文件下载完成，遇到下载失败报错，都是正常现象，只需在报错时多次执行 webui-user.bat 即可。
2）不要关闭 miniconda 窗口，哪怕它一直卡在一个界面不动，只需耐心等待直到报错，此时再执行 webui-user.bat 尝试。
3）如不小心关闭 miniconda 窗口，重新启动 miniconda 窗口，分别执行如下代码，回到下载界面。
conda activate sdwebui
D:
cd stable-diffusion-webui
webui-user.bat
4）如果长时间卡在 "installing gfpgan"、"installing clip" 或 "installing open_clip" 这三个环节，那么找到 stable-diffusion-webui→modules 文件夹下 launch_utils.py 这个文件，用记事本方式打开。
在 277-279 行找到对应三个文件的下载路径，并在所有的 "https://github.com" 前加上 "git+https://ghproxy.com/"，更改下载路径走国内镜像站下载，提高网络稳定性和下载速度。
保存后重新执行 webui-user.bat，此时关闭外网功能 可正常下载。
5）安装完 gfpgan，clip，open_clip 等几个大头之后，后面还有一些自动安装的依赖项，在下载安装过程中，遇到卡顿、报错等问题，合理切换网络环境，反复尝试 webui-user.bat 命令，直至安装完成。
当 miniconda 窗口显示 "running on local URL: http://127.0.0.1:7860" 的时候，打开浏览器，输入 "http://127.0.0.1:7860"，打开 SD 网页版界面。 恭喜你，当你看到这个界面时，代表 Stable Diffusion 已经正式完成安装并成功运行了起来。 需要注意的是，千万不可将 miniconda 的窗口关闭，否则 SD 网页版将无法使用。
接下来，你可以自己尝试使用 SDWebui 进行生成第一个作品。 例如，使用 AbyssOrange（深渊橘）模型，在文生图板块的正向提示词中输入 "a cat in the garden"（一只在花园里的猫，注意 SD 中只能使用英文），更改采样方法（Sampler）为 "DPM++ SDE Karras"，其他数值保持默认，点击生成。 等待数秒，AI 会根据你提供的提示词描述，随机生成一张画作。 需要说明的是，这是一次简单的尝试，对于提示词的书写、各种插件的使用等，都会影响 AI 绘画的精细度，不断地优化打磨各种细节才能画出你心中所想的那个画面。
按照之前的操作，执行到 webui-user.bat 时，复制 venv 后面的路径。
用记事本方式打开 "stable-diffusion-webui" 文件夹下的 "webui-user.bat" 文件，将 venv 后面的路径复制到 "set PYTHON=" 后面，这样就可以省去之前的四个步骤了。（我这里是安装在 D 盘，根据自己的安装位置不同路径也会有所不同）
同时在 "set COMMANDLINE_ARGS=" 加上 "--autolaunch" 后保存，这样 webui 在加载完成时就会自动启动网页打开 "http://127.0.0.1:7860"，以后直接双击打开 "webui-user.bat" 即可。
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