Stable Diffusion WebUI 本地部署指南（CUDA/cuDNN/PyTorch 配置）

选择自定义，然后点击下一步

点击下一步

这里的安装路径，可以放在 C 盘，也可以放在 D 盘，可以自定义路径，我是 C 盘空间不足，所以放到了 D 盘，路径选择好之后，点击下一步。

继续点击下一步

关闭

CUDA 的安装完成

第二步：安装 cuDNN

步骤一：下载 cuDNN 安装包

打开网址 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/backend/latest/index.html

点击 cuDNN 9.x 后下载安装包

双击运行安装包

下一步选择自定义，自定义路径选择 D:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.13，然后下一步

点击关闭

cuDNN 的安装完毕

第三步：安装 PyTorch

步骤一：打开 pytorch 官网

打开 pytorch 官网：https://pytorch.org/get-started/locally/

下载 stable 版本的 CUDA 12.1

复制这串代码：pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

步骤二：全局环境下安装 pytorch

注意，这里建议在全局环境下安装 pytorch，但在 WebUI 项目中仍建议使用虚拟环境管理依赖。

按 win+R，输入 cmd 打开命令提示符，

输入 D: ，进入 D 盘

输入 pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

pytorch 安装成功

第四步：本地部署 Stable Diffusion WebUI

按 win+R，输入 cmd 打开命令提示符，

输入 D: ，进入 D 盘

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

按下 Enter 回车

在 D 盘根目录下就有一个 stable-diffusion-webui 文件夹

然后在项目中创建一个虚拟 python 环境：

cd stable-diffusion-webui
python -m venv .\venv

创建完成以后，我们进入到 venv 目录中的 Scripts 文件夹，执行 activate：

cd .\venv\Scripts
.\activate.bat

执行完成后，Windows 命令行会自动清屏（之前执行的所有命令及输出结果清空），首会出现'(venv)'的字样，表示我们已经进入了虚拟环境。

开始安装项目的依赖项：

cd ../..
pip install -r requirements_versions.txt

等待安装完成后，运行项目：

.\webui-user.bat

还需要修改一下 webui-user.bat 这个文件，设置 PYTHON 路径安装的路径/stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe：

set PYTHON=G:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe

后边再启动，直接双击执行 webui-user.bat 即可，可以发送桌面快捷方式到桌面，后面再启动，可以直接在桌面启动。