Stable Diffusion WebUI 本地部署完整教程

Stable Diffusion WebUI 本地部署完整教程（AUTOMATIC1111 版）

本教程基于 Windows 系统，适合 AI 绘画爱好者或初学者，旨在帮助大家从零部署并运行本地的 Stable Diffusion 模型界面（Web UI）。我们将从克隆项目、配置环境到运行界面，并附上常见网络问题的解决方案。

一、准备工作

1. 安装依赖

• Python 3.10.x
• Git（推荐官网下载最新版）
• 显卡驱动 + CUDA（NVIDIA 用户，建议驱动更新到最新版）

安装好后，确保 Python 和 Git 都加入了系统环境变量。

二、克隆项目仓库

使用如下命令克隆 AUTOMATIC1111 的 Web UI 项目：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 

🚧 常见问题：OpenSSL SSL_read: Connection was reset, errno 10054

这是网络导致的 Git 连接失败问题。

✅ 解决方法：

关闭 Git 的 HTTPS 证书验证：

git config --global http.sslVerify false

然后重新执行 clone 命令即可成功。

三、运行项目

1. 进入项目目录，双击运行：

stable-diffusion-webui\webui-user.bat 

运行后会自动创建虚拟环境并下载依赖库。

🚧 问题：提示升级 pip？

✅ 解决方法：

根据提示复制升级命令，在新命令行中执行（路径根据你的安装位置可能不同）：

H:\AI\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install--upgrade pip 

升级完成后，重新运行webui-user.bat。

四、解决国内网络环境下载失败的问题

在首次运行时，WebUI 会自动安装一些依赖模型，例如：

• gfpgan
• clip
• open-clip

若下载失败，你会在命令行中看到安装卡住或超时的报错，解决方案如下：

方法一：修改 pip 安装源为国内镜像

打开 stable-diffusion-webui\launch.py 文件，找到安装失败的部分。

例如：

run_pip(f"install {gfpgan_package}","gfpgan")

改为：

run_pip(f"install -i https://pypi.douban.com/simple/ {gfpgan_package}","gfpgan")

同样方式修改：

• clip_package
• open_clip_package

然后保存、关闭命令行，重新运行webui-user.bat。

方法二：加速 GitHub 文件下载

如果卡在某个 GitHub 地址，可以用加速代理，例如：

"https://github.com/..."

改为：

"https://github.moeyy.xyz/https://github.com/..."

示例：在 launch.py 或 launch_utils.py 中

找到类似以下函数：

defprepare_environment():

把里面涉及 GitHub 的 URL 全部加上加速前缀。

📌 文件找不到的情况

如果你找不到 launch.py，可能你的版本结构已经更新，请在 launch_utils.py 中查找对应的 run_pip(...) 语句并按相同方式修改（比如第 263、266、269 行）。

五、首次加载模型

第一次进入 WebUI 会自动下载一个默认模型（如 v1-5-pruned-emaonly.ckpt），文件较大（约 4GB），请耐心等待。

首次加载可能时间较长。你也可以自行下载 .ckpt 或 .safetensors 模型放入以下目录：

stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\ 

🚧 遇到模型加载失败：ProxyError 错误

如果你遇到类似如下错误信息：

ProxyError: ('Unable to connect to proxy', FileNotFoundError(2, 'No such file or directory')) 

并伴随类似：

requests.exceptions.ProxyError: (MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(...): Max retries exceeded with url: /openai/clip-vit-large-patch14/resolve/main/vocab.json ...")) 

✅ 解决方法如下：

1. 请关闭你之前为了下载模型使用的代理工具（包括系统代理或设置在 WebUI 中的代理参数）。
2. 关闭命令行窗口，重新运行 webui-user.bat，程序会重新尝试使用正常方式连接 HuggingFace。

🌀 如果出现“卡住不动”的情况？

有时候你可能会发现命令行卡在某一步不动，长时间没有进度。

✅ 解决方法：

• 直接关闭命令行窗口，重新运行 webui-user.bat，系统通常会从上次中断处继续下载或跳过已安装内容。

六、设置代理加速 HuggingFace 模型下载

为什么要设置？

很多用户在首次运行或切换模型时会遇到以下错误：

OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14' 

说明系统在尝试联网下载 tokenizer 文件（如 vocab.json），但由于网络限制（如 HuggingFace 被墙），下载失败。

解决方法一：在 webui-user.bat 中设置代理

1. 编辑 webui-user.bat 文件，在开头添加如下内容：

:: 启用代理（如 Clash 使用 HTTP 代理 7890 端口） set HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890 set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890 :: 如果你用的是 SOCKS5 代理（如 V2Ray、Trojan）： :: set ALL_PROXY=socks5://127.0.0.1:1080 

2. 保存并重新运行 webui-user.bat。

✅ 一般配合 Clash 使用效果较好，默认本地端口为 7890。

解决方法二：手动下载 CLIP Tokenizer 模型到本地

1. 下载以下 4 个文件：
   • vocab.json
   • merges.txt
   • tokenizer_config.json
   • special_tokens_map.json
2. 将上述 4 个文件全部放入该目录中。

打开 ldm\modules\encoders\modules.py，找到如下代码：

self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(version)

修改为：

self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("models/clip-vit-large-patch14")

在本地新建目录：

stable-diffusion-webui\models\clip-vit-large-patch14\ 

访问以下链接（如无法打开建议用代理）：

https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main 

这样就会从本地加载 tokenizer 文件，避免联网失败问题。

七、可选：更换模型

你可以将其他 .ckpt 或 .safetensors 模型放入：

stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\ 

然后在 Web UI 界面右上角下拉选择切换模型。

八、模型部署成功后的使用与测试

1. 访问 Web UI 界面

当命令行中显示如下信息：

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 

打开浏览器，输入该地址访问 Web UI 页面。

2. 输入测试 Prompt 生成图片

在界面中，你会看到一个文本输入框，称为 “Prompt” 输入框。

在此输入框中，试试以下测试内容：

Official portrait of Groot as substitute teacher 

3. 配置参数建议（可选）

• 采样器（Sampler）：默认即可，如 Euler a、DDIM 等。
• 步数（Steps）：建议设置 20~30，数值越大图片细节越丰富，但生成时间也更长。
• 分辨率（Width/Height）：推荐 512x512，显卡显存有限可适当调低。
• 种子（Seed）：默认随机，想要固定结果可指定具体数值。
• CFG Scale（引导尺度）：7~9 之间通常表现较好，控制对 Prompt 的遵守程度。

4. 点击“生成”按钮

等待几秒至几十秒（具体时间与显卡性能相关），页面会自动显示生成的图像。

附录、常见模型下载失败的解决方法汇总