Stable Diffusion 本地部署与 WebUI 安装详解
引言
Stable Diffusion（简称 SD）是一种基于扩散模型的生成式人工智能技术，能够根据文本描述生成高质量的图像。相比在线网页版，本地部署拥有更高的隐私性、更丰富的功能插件支持以及无使用次数限制的优势。
本地部署方式多样，包括启动器整合包和传统的 WebUI 界面。本文主要介绍通过传统 WebUI 界面进行本地部署的详细步骤，适合希望深入理解环境配置的技术爱好者。
一、硬件与环境准备
1. 硬件要求
在开始安装前，请确保您的计算机满足以下最低配置：
- GPU：建议使用 NVIDIA 独立显卡。显存至少 4GB，推荐 8GB 及以上以获得更好的体验。
- CPU：多核处理器即可。
- 内存：建议 16GB 以上。
- 硬盘空间：预留至少 20GB 可用空间用于存储模型文件和依赖库。
2. 驱动检查
打开任务管理器（Ctrl+Shift+Esc），查看性能选项卡中的 GPU 信息，确认显卡型号及显存大小。确保已安装最新版本的 NVIDIA 显卡驱动，以支持 CUDA 加速。
二、软件环境搭建
1. Python 安装
Stable Diffusion WebUI 依赖特定版本的 Python。目前推荐使用 Python 3.10.x 版本。
- 访问 Python 官网下载页面。
- 选择 Python 3.10.6 或相近的稳定版本。
- 下载安装程序时，务必勾选 "Add Python to PATH" 选项。
- 点击 "Install Now" 完成安装。
- 安装完成后，打开命令行输入
python --version验证是否成功。
2. Git 安装
Git 用于从代码仓库克隆项目文件。
- 访问 Git 官网下载 Windows 版本安装包。
- 按照向导完成安装，保持默认设置即可。
- 安装后在命令行输入
git --version验证。
3. GitHub 账号
由于项目托管于 GitHub，建议注册一个 GitHub 账号以便拉取代码和更新。
- 访问 GitHub 官网注册。
- 使用国内邮箱即可完成注册。
- 若网络无法访问 GitHub，可配置代理或使用镜像站。
三、正式安装步骤
1. 创建安装目录
在磁盘根目录下新建一个文件夹，例如 D:\SD_WebUI，并记录该路径。
2. 克隆项目仓库
- 按下
Win + R，输入cmd打开命令提示符。 - 切换盘符至安装目录，例如输入
D:。 - 进入目标文件夹，例如
cd D:\SD_WebUI。 - 执行克隆命令：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
3. 配置文件修改
进入刚下载的 stable-diffusion-webui 文件夹，找到 webui-user.bat（Windows）或 （Linux/Mac）。
右键编辑该文件，添加以下参数优化运行环境：
