Stable Diffusion WebUI 云服务器部署实战指南

本地部署 Stable Diffusion WebUI 虽然方便，但对硬件要求极高，尤其是显存。利用带 GPU 的云服务器实例，不仅能以较低成本体验强大的 AI 绘画能力，还能随时随地通过浏览器访问，灵活性大大提升。

一、部署前的准备

1.1 选择合适的云服务器

• GPU 型号：优先选择 NVIDIA 显卡，如 V100、T4、P4、3090、4090 等。显存越大越好，建议至少 8GB 起步，推荐 12GB 以上。
• 操作系统：Linux 发行版（如 Ubuntu 20.04 LTS、Debian 11）是首选，社区支持好，文档丰富。
• 网络带宽：部署初期需要下载大量模型和依赖，稳定的网络环境至关重要。

1.2 环境配置

• Python 版本：推荐使用 Python 3.10.x（如 3.10.6）。过高或过低的版本都可能与某些依赖库不兼容。
• 虚拟环境：务必使用 venv 或 conda 创建独立的虚拟环境。这可以避免依赖冲突，方便管理，是部署的'黄金法则'。
• Git 配置：确保 Git 已安装。如果在国内访问 GitHub 较慢，可以考虑配置镜像源，例如设置环境变量 HF_ENDPOINT 指向镜像站（如 https://hf-mirror.com），这能极大加速模型下载。

二、项目部署

2.1 获取项目代码

克隆仓库是最直接的方式：

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

若遇到网络问题，也可以手动下载 zip 压缩包上传。代码结构大致如下：根目录下包含 webui.sh 启动脚本和 launch.py 程序入口，启动时会按照 modules/launch_utils.py 的流程配置环境。

2.2 性能优化

启动前，建议安装 libgoogle-perftools4 和 libtcmalloc-minimal4 库，可以优化程序性能：

sudo apt-get install libgoogle-perftools4 libtcmalloc-minimal4 -y 

2.3 启动项目

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com ./webui.sh --port 7860 --listen --enable-insecure-extension-access --xformers

这里解释一下几个关键参数的作用：

1. HF_ENDPOINT：设置中文镜像，等同于先 export 再启动。作用是将所有从 Hugging Face 下载模型、配置文件等的请求重定向到镜像站，对国内用户非常有用，可解决官网访问慢或无法下载的问题。
2. --port 7860：指定 WebUI 监听的端口号，默认是 7860，也可改为其他端口（如 8080）。
3. --listen：让 WebUI 服务器监听所有网络接口（而不仅仅是 127.0.0.1）。默认情况下只允许本地访问，加上该参数后，局域网内其他设备甚至公网（需暴露端口）也能访问。
4. --enable-insecure-extension-access：允许扩展访问本地文件系统或执行不安全操作。一些社区扩展（如模型管理器、LoRA 加载器）需要更高权限才能运行。默认出于安全考虑是禁用的，仅在信任所安装的扩展时才建议启用。
5. --xformers：启用 xFormers 优化。这是一组用于加速 Transformer 模型的高效注意力操作实现。启用后通常可以降低显存占用并提升生成速度，但仅支持 NVIDIA GPU（CUDA）。

2.4 部署说明

项目启动后，目录中会多出一个 stable-diffusion-webui 文件夹，这是存放环境依赖的目录，与项目本身的目录有区别。如果使用 conda 而非 venv 创建虚拟环境，需要将 webui.sh 文件中的 use_venv 变量值从 1 改为 0。

三、避坑指南

部署过程中可能会遇到不少常见问题，以下是经验总结：

3.1 网络问题导致环境配置失败

这种情况通常是因为云主机无法联网、带宽不足，或者下载的包需要外网代理。实在不行也可以尝试离线安装。

3.2 磁盘空间不足

部分包占用空间较大，如果磁盘不够用，可以考虑扩充磁盘空间。

3.3 用户权限问题

webui.sh 文件中默认设置不可使用 root 用户启动项目，这是为了安全考虑。最直接的解决方案是创建一个新用户来启动，或者将 can_run_as_root=0 改成 1，或者注释掉相关脚本块。

3.4 依赖 CLIP 包和 PyTorch 安装失败

对于 CLIP 包和 PyTorch 安装失败的问题，可能是 GitHub 下载时网络太慢。可以在 modules/launch_utils.py 中的所有 https://github.com/xxx.git 前面添加 https://mirror.ghproxy.com/。

3.5 依赖 stablediffusion 安装失败

如果遇到 fatal: repository 'https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git/' not found 错误，说明原项目在 GitHub 上已不存在。可以在 modules/launch_utils.py 中将链接替换为 https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git 或 https://github.com/w-e-w/stablediffusion.git。若仍然有问题，可以尝试在 stable-diffusion-webui/repositories 目录下手动克隆 CompVis/stable-diffusion 仓库：

git clone --config core.filemode=false https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git ./stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai

同理，对于 generative-models 下载报错，也可以手动下载：

git clone --config core.filemode=false https://github.com/Stability-AI/generative-models.git repositories/generative-models

--config core.filemode=false 是 Git 克隆命令中的一个配置选项，在 Unix/Linux 系统中忽略文件权限变化，只关注文件内容，避免权限问题导致的克隆失败。

3.6 Git 访问认证

从 GitHub 克隆稳定扩散稳定性 AI 仓库时，可能需要 Git 访问认证。登录的是 GitHub 用户名，但密码要用个人访问令牌（Personal Access Token, PAT）而不是账号密码。生成令牌后，务必复制它，当 Git 提示输入 Password 时，粘贴生成的 PAT 即可。

若还有权限问题，可以使用启动指令加 --skip-prepare-environment 的方式解决。

3.7 NumPy 版本兼容性问题

错误信息：A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.2.6

原因：安装的 PyTorch 等包是基于 NumPy 1.x 编译的，但当前环境使用 NumPy 2.x。

解决方案：

pip install "numpy<2"

3.8 缺失依赖包 pytorch_lightning、gradio

项目可能缺失 pytorch_lightning 和 gradio 依赖。

解决方案：

pip install pytorch_lightning
pip install gradio

如果使用 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com ./webui.sh --port 7860 --listen --enable-insecure-extension-access --xformers --skip-prepare-environment 指令来启动项目，--skip-prepare-environment 使得跳过依赖的安装，可以再用 pip install -r requirements_versions.txt 指令将缺失的依赖补上，其中就包含 pytorch_lightning、gradio 包。

3.9 Git 拉取依赖失败

如更换链接后仍 git 拉取依赖项目失败，以及 generative-models、BLIP 依赖项目 git 拉取失败，可以考虑手动拉取，在 webui 项目路径下执行：

git clone --config core.filemode=false https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git ./repositories/stable-diffusion-stability-ai
git clone --config core.filemode=false https://github.com/Stability-AI/generative-models.git ./repositories/generative-models
git clone --config core.filemode=false https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git ./repositories/k-diffusion
git clone --config core.filemode=false https://github.com/salesforce/BLIP.git ./repositories/BLIP