本地运行Stable Diffusion有四种方法：一、秋叶整合包一键部署，适合零基础用户；二、AUTOMATIC1111手动部署，自由度高；三、conda虚拟环境部署，适合多模型隔离；四、AMD显卡需通过WSL2+ROCm部署。
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如果您希望在本地电脑上运行Stable Diffusion，但尚未完成基础环境搭建或启动失败，则可能是由于Python版本不匹配、依赖缺失、显卡驱动未就绪或路径配置错误所致。以下是多种可行的本地部署方法：
一、使用秋叶整合包一键部署
该方法无需手动安装Python、Git或配置环境变量，所有组件已预集成并适配主流Windows系统，适合零基础用户快速启动。
1、访问可信渠道下载最新版【绘世整合包】或【sd-webui-aki】系列（如v4.4或更高版本）。
2、解压至磁盘空间充足且路径不含中文和空格的目录，例如：D:\StableDiffusion。
3、首次运行前，双击执行启动器运行依赖-dotnet-6.0.11.exe，完成.NET 6.0运行时安装。
4、返回解压目录，双击A启动器.exe，阅读并手动输入用户协议内容后保存。
5、在启动器界面中点击一键启动，等待自动下载依赖、加载模型及WebUI服务，完成后浏览器将自动打开http://127.0.0.1:7860。
二、基于AUTOMATIC1111 WebUI手动部署
该方法提供最高自由度，可精准控制Python虚拟环境、CUDA版本、插件增删与模型路径，适用于需调试、多版本共存或AMD/NVIDIA混合开发场景。
1、确认已安装Python 3.10.6（必须），安装时勾选Add Python to PATH。
2、安装Git for Windows，默认路径即可，确保命令行中能执行git --version。
3、打开命令提示符，执行以下命令克隆WebUI主仓库：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
4、进入项目目录：cd stable-diffusion-webui。
5、复制webui-user.bat并编辑，在set COMMANDLINE_ARGS=后添加参数以适配硬件：
— NVIDIA显卡（显存≥4GB）：保留默认参数；
— 显存紧张或旧卡：添加--medvram --xformers；
— 无独立显卡或仅集显：添加--skip-torch-cuda-test --use-cpu all。
6、双击运行webui-user.bat，首次运行将自动创建虚拟环境、安装依赖并拉取基础模型。
三、通过conda虚拟环境部署（推荐科研/多模型隔离用户）
利用Anaconda或Miniconda管理独立Python环境，避免不同AI项目间的依赖冲突，尤其适合同时运行SDXL、ComfyUI、Kohya等工具链的用户。
1、下载并安装Miniconda3（Python 3.10），安装时勾选“Add to PATH”。
2、打开Anaconda Prompt，执行：
conda create -n sdwebui python=3.10.6
conda activate sdwebui
3、切换至目标目录后，使用Git克隆仓库，并确保当前环境为sdwebui：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
4、进入stable-diffusion-webui目录，执行：
set PYTHON=python
set COMMANDLINE_ARGS=--no-half --precision full
call webui.bat
四、AMD显卡专用部署路径（ROCm支持）
针对Radeon RX 6000/7000系列显卡用户，需绕过CUDA依赖，采用官方ROCm+PyTorch编译版本，目前仅稳定支持Linux，Windows下需借助WSL2子系统实现。
1、在Windows中启用WSL2，安装Ubuntu 22.04 LTS发行版。
2、在WSL终端中依次执行：
sudo apt update && sudo apt install -y wget git python3.10-venv
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3
3、初始化conda并创建环境：
$HOME/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc && conda create -n sd-rocm python=3.10.6
4、激活环境后，安装ROCm版PyTorch：
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.1
5、克隆并运行WebUI，启动参数中必须包含：--use-rocm --disable-nan-check。
