StableDiffusion怎么安装使用_StableDiffusion本地部署方法【教程】

云强同学_4721

云强同学_4721

2026-03-12

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原创

本地运行Stable Diffusion有四种方法:一、Automatic1111 WebUI一键部署,适合新手;二、Python虚拟环境手动构建,适合进阶用户;三、Docker容器化部署,适合多模型或多用户场景;四、阿里云函数计算免部署,适合无GPU设备或临时使用。

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stablediffusion怎么安装使用_stablediffusion本地部署方法【教程】

如果您希望在本地计算机上运行 Stable Diffusion 进行文生图创作,但尚未完成环境配置与模型加载,则可能是由于依赖缺失、CUDA 版本不匹配或模型路径未正确设置所致。以下是多种可行的本地部署方法:

一、基于 Automatic1111 WebUI 的一键式本地部署

该方法封装了常见依赖与启动逻辑,通过预置脚本自动下载 PyTorch、xformers 和基础模型,适合无命令行经验或追求快速启动的用户,无需手动编译或版本校验。

1、访问 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 页面,点击绿色 “Code” 按钮,选择 “Download ZIP” 获取完整项目压缩包。

2、将 ZIP 文件解压至纯英文路径且不含空格的目录(例如:D:\sd-webui),避免因路径编码异常导致 Python 脚本无法识别资源。

3、进入解压后的目录,在文件资源管理器地址栏输入 cmd 并回车,打开当前路径下的 Windows 命令行窗口。

4、执行 webui-user.bat(Windows)或 ./webui.sh(Linux/macOS),首次运行将自动拉取 PyTorch CUDA 11.8 版本、xformers 及默认模型文件。

5、等待控制台输出 Running on local URL: http://127.0.0.1:7860,即可在浏览器中访问 WebUI 界面并开始生成图像。

二、使用 Python 虚拟环境手动构建部署

该方法通过显式声明 Python 版本、PyTorch 构建参数及 CUDA 工具链,确保底层计算库与 GPU 驱动严格对齐,适用于需规避全局环境污染、启用 ControlNet 或 LoRA 扩展的进阶场景。

1、安装 Python 3.10.6(必须为 3.10.x 系列),安装时勾选 “Add Python to PATH” 选项。

2、打开终端,执行命令创建独立虚拟环境:python -m venv sd-env。

3、激活虚拟环境:Windows 执行 sd-env\Scripts\activate.bat;Linux/macOS 执行 source sd-env/bin/activate。

4、升级 pip 并安装指定版本 PyTorch:
pip install --upgrade pip
pip install torch==2.1.2+cu118 torchvision==0.16.2+cu118 torchaudio==2.1.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

5、克隆 WebUI 仓库并安装其余依赖:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements.txt

三、通过 Docker 容器化方式部署

该方法将 Stable Diffusion 运行所需的操作系统层、CUDA 驱动、Python 环境及 WebUI 全部打包为标准镜像,彻底隔离主机环境,避免依赖冲突与权限干扰,适用于多模型共存或多用户共享 GPU 的生产级场景。

Stable Diffusion
Stable Diffusion

Stable Diffusion AI 绘画助手,精通 SD WebUI、ComfyUI、提示词工程、LoRA 训练

下载

1、确认已安装 Docker Desktop 并启用 WSL2 后端(Windows)或 Docker Engine(Linux/macOS)。

2、拉取官方支持 CUDA 的 Stable Diffusion 镜像:docker pull ghcr.io/automatic1111/stable-diffusion-webui:latest。

3、创建本地模型挂载目录:mkdir -p ~/sd-models/Stable-diffusion,并将 CKPT 格式模型文件放入该路径。

4、运行容器并映射端口与模型目录:
docker run --gpus all -d -p 7860:7860 -v ~/sd-models:/home/ubuntu/stable-diffusion-webui/models --name sd-webui ghcr.io/automatic1111/stable-diffusion-webui:latest

5、执行 docker logs sd-webui 查看启动日志,待输出本地访问地址后,浏览器访问 http://127.0.0.1:7860 即可使用。

四、使用阿里云函数计算实现免本地部署

该方法无需配置本地 GPU 环境或管理模型文件,由云平台提供预装 Stable Diffusion 的弹性算力实例,适用于临时测试、低频绘图或无独立显卡设备的用户,所有计算在云端完成并返回图像结果。

1、登录阿里云函数计算控制台,在左侧导航栏单击 应用。

2、在应用页面搜索并选择 AI数字绘画stable-diffusion,单击 立即创建。

3、在创建应用页面选择 直接部署,随后完成授权操作。

4、选择部署地域(支持北京、杭州、上海、深圳),并选定绘图类型(如 Stable Diffusion 1.5、动漫风格或真人风格)。

5、勾选 启用 API 模式 与 API 鉴权,填写必要参数后单击页面底部的 创建并部署默认环境。

6、在部署版本页面等待状态变为 部署成功,点击 访问应用 即可跳转至 WebUI 界面。

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