Stable Diffusion Forge 是专为低显存设备优化的一键式部署方案，支持显存≤6GB的NVIDIA显卡、CPU推理及纯CPU模式，提供官方安装包、Git克隆和CPU专用启动三种安装方式。
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如果您希望在低显存设备上流畅运行 Stable Diffusion，但传统 WebUI 启动失败或频繁报显存不足错误，则很可能是默认后端未适配低资源环境。Stable Diffusion Forge 专为优化内存与显存占用而设计，无需手动编译或配置 CUDA 环境，提供开箱即用的一键式部署方案。以下是安装 Forge 版本的具体步骤：
一、使用官方一键安装包（推荐小白用户）
该方式完全规避 Python 环境与依赖冲突问题，所有运行时组件已预打包，适合 Windows 用户快速启动，尤其适用于显存 ≤6GB 的 NVIDIA 显卡（如 GTX 1650、RTX 3050）或仅依赖 CPU 推理的场景。
1、访问 Forge 官方发布页：前往 https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stable-diffusion-webui-forge，点击 “Releases” 标签页。
2、下载最新版完整包：查找文件名含 forge-win-x64-*.zip 或 forge-windows-full-installer.zip 的压缩包，避免下载源码 ZIP 或 nightly 构建版。
3、解压至本地磁盘：右键 ZIP 文件 → 选择“7-Zip” → “解压到当前文件夹”，确保解压后目录内含 update.bat、run.bat 和 webui-user.bat 三个核心脚本。
4、执行强制更新：双击 update.bat，若弹出 Windows 安全警告，点击“更多信息” → “仍然运行”，等待命令行窗口自动关闭。
5、启动 Forge：双击 run.bat，首次运行将自动下载基础模型与依赖，完成后浏览器将自动打开 http://127.0.0.1:7860。
二、通过 Git 克隆 + 脚本启动（适合进阶用户）
该方式保留完整项目结构，便于后续手动更新、调试或启用 API 接口，支持 Windows/Linux/macOS，且可精准控制启动参数以进一步降低显存峰值。
1、安装 Git 工具：从 https://git-scm.com/download/win 下载并安装 Git for Windows，勾选“Add Git to PATH”选项。
2、克隆 Forge 仓库：打开命令提示符，执行：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stable-diffusion-webui-forge。
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3、进入项目根目录：执行 cd stable-diffusion-webui-forge。
4、运行初始化脚本：Windows 用户执行 webui.bat，Linux/macOS 用户执行 ./webui.sh，脚本将自动检测系统并安装所需 Python 包。
5、自定义低显存参数：编辑 webui-user.bat（Windows）或 webui-user.sh（Linux/macOS），在 COMMANDLINE_ARGS= 后添加 --xformers --medvram --no-half-vae，保存后重新运行脚本。
三、CPU 模式免显卡运行（无 GPU 设备适用）
当设备无独立显卡或驱动不可用时，Forge 可强制回退至纯 CPU 推理模式，虽速度较慢但能保障基础功能可用，适用于集成显卡（如 Intel Iris Xe、AMD Radeon Graphics）或老旧笔记本。
1、确认已解压或克隆完成：确保项目目录中存在 run_cpu.bat（Windows）或 run_cpu.sh（Linux/macOS）。
2、禁用 CUDA 检测：右键编辑 run_cpu.bat，将原有内容替换为：@echo off & set COMMANDLINE_ARGS=--skip-torch-cuda-test --use-cpu all & call webui.bat。
3、关闭图形加速：在同目录下新建文本文件，重命名为 disable_cuda.txt，内容为空，保存后 Forge 启动时将跳过 GPU 初始化流程。
4、启动 CPU 模式：双击修改后的 run_cpu.bat，观察终端输出中出现 Using CPU for inference 即表示切换成功。
