Stable Diffusion WebUI 本地部署教程涵盖环境准备、项目克隆、依赖配置及网络问题解决。主要步骤包括安装 Python 和 Git，使用 Git 克隆 AUTOMATIC1111 仓库，运行 webui-user.bat 启动服务。针对国内网络环境，提供修改 pip 源、加速 GitHub 下载、设置代理访问 HuggingFace 等方法解决模型加载失败问题。最后介绍模型切换、参数配置及生成测试流程，确保用户顺利完成本地 AI 绘画工具搭建。
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。
安装好后，确保 Python 和 Git 都加入了系统环境变量。
使用如下命令克隆 AUTOMATIC1111 的 Web UI 项目：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
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。
stable-diffusion-webui\webui-user.bat
运行后会自动创建虚拟环境并下载依赖库。
✅ 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。
在首次运行时，WebUI 会自动安装一些依赖模型，例如：
gfpganclipopen-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：
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_packageopen_clip_package然后保存、关闭命令行，重新运行 webui-user.bat。
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/..."
launch.py 或 launch_utils.py 中找到类似以下函数：
def prepare_environment():
把里面涉及 GitHub 的 URL 全部加上加速前缀。
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）。
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\
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：
webui-user.bat，程序会重新尝试使用正常方式连接 HuggingFace。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：
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。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。
webui-user.bat 中设置代理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
webui-user.bat。✅ 一般配合 Clash 使用效果较好，默认本地端口为
7890。
vocab.jsonmerges.txttokenizer_config.jsonspecial_tokens_map.json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。
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。
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。
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
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。
| 问题 | 原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
OSError: Can't load tokenizer for openai/clip-vit-large-patch14 | HuggingFace 网络不通 | 本地下载 tokenizer 或配置代理 |
ProxyError 报错 | 系统代理配置残留 | 关闭系统代理，清理环境变量 |
| 命令行卡住不动 | 下载缓慢或被墙 | Ctrl+C 后重启、断点续传有效 |
xformers 报错未安装 | 非必要模块 | 可忽略，或通过 pip 安装 |
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