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怎么用ai玩转Stable Diffusion AI绘画模型部署与使用【详解】

尼克

尼克

发布时间:2025-12-18 23:37:02

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来源于php中文网

原创

成功部署Stable Diffusion需完成五步:一、安装Python 3.10.6并配置PyTorch CUDA环境;二、下载解压Automatic1111 WebUI至非中文路径并运行启动脚本;三、将.safetensors模型文件放入models/Stable-diffusion/目录;四、按显存添加--medvram或--lowvram等参数优化性能;五、在WebUI中输入结构化prompt与negative prompt,选择采样器后生成图像。

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怎么用ai玩转stable diffusion ai绘画模型部署与使用【详解】

如果您希望在本地环境中成功部署并高效使用 Stable Diffusion AI 绘画模型,则需完成环境配置、模型加载、推理运行及图像生成等关键环节。以下是具体操作步骤:

一、安装 Python 与依赖环境

Stable Diffusion 的官方实现(如 Automatic1111 WebUI)基于 Python 构建,需确保系统具备兼容版本的 Python 及基础编译工具,以支持后续 PyTorch 和 CUDA 扩展的正确安装。

1、访问 https://www.python.org/downloads/ 下载并安装 Python 3.10.x 版本(推荐 3.10.6),安装时勾选 “Add Python to PATH”。

2、打开命令行终端,执行 python --versionpip --version 验证安装成功。

3、依次运行以下命令升级 pip 并安装基础依赖:
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

二、获取并运行 Automatic1111 WebUI

Automatic1111 WebUI 是当前最主流、功能最完整的 Stable Diffusion 图形化交互界面,支持模型热插拔、LoRA 加载、ControlNet 集成等高级能力,无需编写代码即可启动服务。

1、前往 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 页面,点击绿色 “Code” 按钮,选择 “Download ZIP” 并解压至本地非中文路径目录(如 D:\sd-webui)。

2、进入解压后的文件夹,在地址栏输入 cmd 并回车,打开该路径下的命令行窗口。

3、执行 webui-user.bat(Windows)或 ./webui.sh(Linux/macOS),首次运行将自动拉取依赖并编译扩展。

三、下载并放置模型文件

Stable Diffusion 的核心绘图能力由 checkpoint 模型文件驱动,不同模型风格差异显著;必须将模型文件置于指定目录,WebUI 才能在启动后识别并加载。

1、从可信来源(如 CivitAI 或 Hugging Face)下载 SDXL 或 1.5 版本的 .safetensors 格式模型文件(例如 realisticVisionV60B1.safetensors)。

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下载

2、将模型文件复制到 models/Stable-diffusion/ 子目录下(路径相对于 webui 根目录)。

3、重启 WebUI,刷新页面后在左上角 “Stable Diffusion Checkpoint” 下拉菜单中即可看到新模型名称。

四、配置显存与性能参数

为避免显存溢出导致崩溃或生成失败,需根据 GPU 显存容量调整推理参数;尤其在使用高分辨率或启用放大器时,合理设置可显著提升稳定性。

1、编辑 webui-user.bat 文件,在 CMD_FLAGS 行末尾添加:
--medvram --xformers(适用于 6–8GB 显存)
或 --lowvram(适用于 4–6GB 显存)

2、若使用 NVIDIA 显卡且已安装对应版本 CUDA,确保 xformers 已通过 pip install xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 安装成功。

3、在 WebUI 设置页(Settings → Stable Diffusion)中启用 "Pin memory""Always use full precision"(仅限 A100/H100 等专业卡)。

五、使用提示词与采样器生成图像

高质量图像输出高度依赖 prompt 的结构化表达与采样器的选择;合理组织正向提示词(prompt)与负向提示词(negative prompt)是控制画面内容与风格的关键。

1、在 WebUI 主界面 “Prompt” 输入框中键入描述性文本,例如:masterpiece, best quality, 1girl, detailed eyes, studio lighting, cyberpunk city background

2、在 “Negative prompt” 中填入抑制项,例如:text, error, cropped, worst quality, low quality, jpeg artifacts, signature

3、在右侧面板中选择采样器(如 DPM++ 2M Karras)、设置采样步数(20–30)、宽度与高度(如 1024×1024),点击 Generate 即开始绘图。

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