windows平台部署stable diffusion web ui需满足：1. nvidia显卡≥4gb显存（推荐rtx 2060+）、win10 2004+/win11、内存≥8gb；2. 安装python 3.11.x（勾选path）和git；3. 克隆automatic1111官方仓库至纯英文路径；4. 下载合法ckpt/safetensors模型放入models/stable-diffusion目录；5. 运行webui-user.bat启动，首次耗时5–15分钟，遇cuda内存不足可添加--medvram --opt-split-attention参数。
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如果您希望在本地计算机上运行Stable Diffusion Web UI，但尚未完成环境搭建或遇到启动失败、模型加载异常等问题，则可能是由于系统配置不满足最低要求或安装步骤存在遗漏。以下是针对Windows平台的实操部署流程：
一、确认硬件与系统基础配置
Stable Diffusion Web UI对计算资源有明确依赖，显卡为关键组件，CPU与内存仅作辅助支撑。未达最低配置将导致无法启动、崩溃或生成中断。
1、检查显卡型号与显存容量：右键“此电脑”→“管理”→“设备管理器”→展开“显示适配器”，确认是否为NVIDIA GPU，且显存≥4GB；推荐使用GeForce RTX 2060及以上型号，显存6GB以上。
2、验证Windows版本：按Win+R输入winver，确认系统为Windows 10 2004或更高版本（含Windows 11）。
3、检测内存容量：右键“此电脑”→“属性”，确认已安装RAM≥8GB；16GB或以上可显著降低OOM（内存溢出）概率。
二、安装Python与Git运行环境
Web UI依赖Python解释器执行脚本，Git用于拉取代码仓库；二者必须正确安装并加入系统PATH，否则后续命令将报“不是内部或外部命令”错误。
1、打开命令提示符（cmd），输入python --version，若返回3.10.x或3.11.x版本号，则Python已就绪；否则需前往https://www.python.org/downloads/下载Python 3.11.x安装包。
2、安装时务必勾选“Add Python to PATH”选项，避免手动配置环境变量。
3、在cmd中输入git --version，若显示版本信息（如git version 2.40.1），则Git已安装；否则从https://git-scm.com/download/win下载并安装默认选项。
三、获取Stable Diffusion Web UI主程序
推荐使用AUTOMATIC1111官方维护的webui项目，其更新及时、插件生态成熟，避免使用非主流分支导致兼容性问题。
1、新建英文路径文件夹，例如D:\sd-webui；严禁使用中文、空格或特殊符号路径。
2、在该目录下右键打开“Git Bash Here”，执行：git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git .
3、等待克隆完成，确认目录内包含webui-user.bat、launch.py、repositories等核心文件。
四、下载基础模型文件并放置指定位置
Web UI本身不附带任何模型权重，必须手动下载合法授权的ckpt或safetensors格式模型，并置于models/Stable-diffusion子目录，否则启动时提示“No model found”。
1、访问Hugging Face官网搜索“stable-diffusion-v1-5”或“SDXL 1.0 Base”，选择带有“SafeTensor”标识且下载量高的模型。
2、下载完成后，将文件（如sd_xl_base_1.0.safetensors）复制到D:\sd-webui\models\Stable-diffusion\目录下。
3、若该目录不存在，请手动创建；文件名不得含中文、空格，扩展名必须为.ckpt或.safetensors。
五、首次启动与基础参数调整
启动过程会自动创建Python虚拟环境、安装PyTorch及依赖库，首次耗时较长（约5–15分钟），需保持网络畅通并禁用杀毒软件实时扫描。
1、双击目录下的webui-user.bat文件，或在cmd中进入该目录后执行webui-user.bat。
2、观察控制台输出，当出现类似“Running on local URL: http://127.0.0.1:7860”字样时，表示服务已就绪。
3、在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1:7860，加载Web UI界面；若页面空白，检查控制台是否报“CUDA out of memory”，此时需在webui-user.bat末尾添加--medvram --opt-split-attention参数后重试。
