Stable Diffusion怎么本地部署 Stable Diffusion本地安装教程

本地部署Stable Diffusion有四种方法：一、秋叶整合包一键部署，适合新手，需英文路径、安装.NET6.0并配置xFormers；二、Git+Python源码部署，需Python 3.10.6、Git及CUDA适配PyTorch；三、Conda虚拟环境部署，隔离依赖，支持多版本PyTorch管理；四、ComfyUI节点式轻量部署，适合低显存设备，需手动配置模型与工作流。

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如果您希望在本地运行Stable Diffusion以实现离线AI图像生成，但遇到环境配置失败、模型加载报错或WebUI无法启动等问题，则很可能是由于Python版本不匹配、显卡驱动缺失或依赖项未正确安装所致。以下是多种可行的本地部署方法：

本文运行环境：ROG Strix G15，Windows 11

一、使用秋叶整合包一键部署

该方法面向新手用户，无需手动编译或配置环境，整合包已预置优化参数、常用模型与中文界面支持，兼容中低端NVIDIA显卡。

1、访问B站搜索“秋叶stable diffusion整合包”，获取最新版下载链接（通常为百度网盘或蓝奏云）。

2、下载后解压至不含中文和空格的纯英文路径，例如 D:\sd-webui\。

3、双击运行 A启动器.exe，首次运行时会自动弹出用户协议窗口，需手动复制粘贴协议全文并点击保存。

4、按提示安装 .NET Framework 6.0 运行库（整合包内已附带安装程序，直接默认安装即可）。

5、返回启动器界面，勾选“xFormers”与“启用显存优化”，显存优化值设为当前GPU显存总量的70%（如显存6GB则填4200）。

6、点击“一键启动”，等待命令行窗口输出“Running on local URL: http://127.0.0.1:7860”后，在浏览器中打开该地址即可使用。

二、基于Git+Python源码手动部署

该方法提供完全可控的部署流程，适用于需调试源码、切换分支或集成自定义插件的进阶用户，要求系统已具备基础开发工具链。

1、卸载所有旧版Python，前往 python.org/downloads/release/python-3106/ 下载 Python 3.10.6 Windows 64-bit installer。

2、运行安装程序，务必勾选 “Add python.exe to PATH” 及 “Customize installation” → 勾选 pip 和 py launcher。

3、从 git-scm.com/download/win 下载 Git for Windows，安装时在“Choosing the default editor used by Git”步骤中选择“Use Visual Studio Code as Git’s default editor”。

4、打开命令提示符，依次执行以下命令：

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

cd stable-diffusion-webui

set COMMANDLINE_ARGS=--no-gradio-queue

webui-user.bat

5、首次运行将自动拉取依赖并编译xformers，若提示“torch not found”，需先手动执行：pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118（适配CUDA 11.8）。

三、通过Conda虚拟环境部署

该方法可隔离Python依赖，避免与其他项目冲突，特别适合已安装Anaconda或Miniconda的用户，且便于多版本PyTorch共存管理。

1、从 docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 下载 Miniconda3 Windows 64-bit 安装包，安装时勾选“Add Anaconda to my PATH”。

2、打开Anaconda Prompt，执行：

conda create -n sdwebui python=3.10.6

conda activate sdwebui

3、安装CUDA-aware PyTorch：

Moshi Chat

法国AI实验室Kyutai推出的端到端实时多模态AI语音模型，具备听、说、看的能力，不仅可以实时收听，还能进行自然对话。

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pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4、克隆仓库并进入目录：

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

cd stable-diffusion-webui

5、在 stable-diffusion-webui 目录下创建 environment.yml 文件，写入以下内容：

name: sdwebui

dependencies:

- python=3.10.6

- pip

- pip:

- -r file:requirements.txt

6、执行 conda env update -f environment.yml --prune 后，运行 webui-user.bat 启动。

四、ComfyUI轻量替代方案部署

该方案采用节点式工作流，内存占用更低、显存调度更精细，适合RTX 3050及以下显卡或需高频调整采样流程的用户。

1、确保已安装 Python 3.10.6 与 Git，然后执行：

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

cd ComfyUI

2、安装核心依赖：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

pip install -r requirements.txt

3、下载基础模型文件 model.safetensors，放入 ComfyUI\models\checkpoints\ 目录，文件名必须为model.safetensors。

4、启动服务：

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

5、浏览器访问 http://localhost:8188，拖拽“Load Checkpoint”节点并连接至“KSampler”与“Impact Pack”即可构建工作流。

以上就是Stable Diffusion怎么本地部署 Stable Diffusion本地安装教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！