Stable Diffusion本地部署完整指南

为什么要本地部署Stable Diffusion

Midjourney虽然好用，但有几个致命问题：

❌ 不能完全控制，想画什么不一定画得出来
❌ 不能批量生成，有速度限制
❌ 不能用自己训练的模型/LoRA
❌ 生成的图有版权问题

本地部署Stable Diffusion，这些问题全部解决：

✅ 完全可控，想怎么画就怎么画
✅ 无限生成，想生成多少就生成多少
✅ 所有模型/LoRA随便用
✅ 完全免费，没有任何费用
✅ 生成的图版权完全属于你

这篇文章，从零开始教你本地部署，小白也能看懂。

硬件要求

最低配置（能跑，但很慢）

显卡：NVIDIA显卡，4GB显存以上
内存：8GB以上
硬盘：20GB以上空间

完美配置（专业使用）

显卡：NVIDIA显卡，12GB显存以上
内存：32GB以上
硬盘：100GB以上NVMe SSD

重要说明

✅ 只推荐NVIDIA显卡，AMD和Intel显卡兼容性很差
✅ 显存是最重要的，比显卡型号重要
✅ 没有N卡也可以用CPU跑，但非常非常慢

第一步：安装Git和Python

安装Git

官网下载：https://git-scm.com/download/win
一路默认安装即可
安装完打开cmd，输入git --version，显示版本号就是成功

安装Python

重要：必须是Python 3.10.x版本，不要用3.11或3.9

官网下载：https://www.python.org/downloads/release/python-3106/
下载Windows Installer (64-bit)
安装时一定要勾选"Add Python to PATH"
一路默认安装
安装完打开cmd，输入python --version，显示3.10.6就是成功

第二步：安装WebUI（Automatic1111）

什么是WebUI

Automatic1111是目前最流行的Stable Diffusion图形界面，功能最完善，插件最多。

安装步骤

找一个空间足够的盘，新建文件夹，比如D:\SD
进入文件夹，在地址栏输入cmd，回车
输入以下命令克隆项目：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

等待克隆完成，进入stable-diffusion-webui文件夹
找到webui-user.bat文件，右键编辑
在最上面加一行（8GB显存必加）：

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --medvram

不同显存的参数设置：

显存	参数
4GB	--xformers --lowvram
6GB	--xformers --medvram
8GB+	--xformers
12GB+	什么都不用加

保存，双击运行webui-user.bat
第一次运行会自动下载各种依赖，耐心等待
看到Running on local URL: http://127.0.0.1:7860就是成功了
浏览器打开这个地址，就能看到界面了！

常见安装问题解决

问题1：下载慢，报错

解决：挂代理，或者用国内镜像源

问题2：显存不足，爆显存

解决：加上--medvram或--lowvram参数

问题3：各种奇怪的报错

解决：

确认Python版本是3.10.x
删除venv文件夹，重新运行
重启电脑再试

第三步：下载模型

什么是模型

模型就是AI的大脑，不同的模型擅长不同的画风。

模型下载网站

Civitai（最推荐）：https://civitai.com/
- 模型最全，更新最快
- 有预览图，有示例提示词
Hugging Face：https://huggingface.co/
- 官方模型都在这里

模型安装方法

下载的模型文件（.safetensors或.ckpt）
放到文件夹：models\Stable-diffusion\
重启WebUI，或者点击界面上的刷新按钮
在左上角的模型下拉框里就能看到了

第四步：基础界面介绍

主要功能区

左上角：模型选择，刷新按钮
左上方标签：
- txt2img：文生图
- img2img：图生图
- Extras：放大、高清修复
- PNG Info：查看图片参数
- Settings：设置
- Extensions：插件
文生图主界面：
- 正面提示词输入框
- 负面提示词输入框
- 参数设置区
- 生成按钮
- 结果展示区

第五步：第一次生成图片

第一步：选择模型

选择一个你下载好的模型。

第二步：输入提示词

正面提示词：

masterpiece, best quality, 1girl, black long hair, white dress,
standing in flower field, afternoon sunlight,
cinematic lighting, depth of field, bokeh

负面提示词（必加）：

low quality, worst quality, blurry, ugly, deformed,
bad hands, missing fingers, extra fingers, mutated hands,
watermark, text, signature

第三步：设置参数

采样器：DPM++ 2M Karras
采样步数：28
CFG：7
分辨率：512x768
批量数量：4

第四步：点击生成

等待几十秒，就能看到结果了！

第六步：必备插件安装

安装插件方法

进入Extensions标签
进入Available子标签
点击Load from按钮
搜索插件名，点击Install安装
安装完重启WebUI

必备插件推荐

1. ControlNet（最重要，没有之一）

精确控制画面构图、姿态、结构，专业玩家必备。

2. LoRA Block Weight

精细调整LoRA的权重，高级玩家必备。

3. Additional Networks

方便切换多个LoRA，新手推荐。

4. Ultimate SD Upscale

高清放大，批量处理。

第七步：LoRA安装与使用

什么是LoRA

小型模型，用来给基础模型增加特定的人物、风格、概念。

LoRA下载

同样在Civitai下载，筛选LoRA类型。

安装方法

下载的.safetensors文件放到：

models\Lora\

使用方法

在提示词中加入：

<lora:模型文件名:权重>

示例：

<lora:gufengV2:0.7>

权重一般0.6-0.8效果最好。

第八步：常见问题解决

问题1：生成太慢

解决：

开--xformers参数
降低步数（20-28步足够）
降低分辨率

问题2：手画坏了

解决：

加负面提示词
用局部重绘单独画手
后期用CodeFormer修复

问题3：多头多臂

解决：

降低分辨率，不要超过768
开高清修复，不要直接生成大图
用ControlNet控制

问题4：提示词不生效

解决：

把重要的词放在最前面
加括号加权：((重要内容))
检查是不是模型不支持

进阶学习路径

第一周：基础使用

能正常生成图片
理解提示词的基本写法
会换不同的模型

第二周：参数优化

理解各个参数的作用
掌握负面提示词
会用高清修复

第三周：ControlNet

学会用OpenPose控制姿势
学会用Canny控制轮廓
学会用Depth控制空间关系

第四周：高级技巧

局部重绘
图生图
批量处理
训练自己的LoRA

资源推荐

学习网站

Civitai：下载模型，看别人的作品
Reddit r/StableDiffusion：国外最大的SD社区
B站：大量中文教程

模型推荐网站

Civitai.com（首选）
HuggingFace.co

结语

本地部署Stable Diffusion，看起来复杂，其实很简单。

按照这个教程一步步来，小白也能成功。

部署完成只是开始，真正的学习才刚刚开始。

但这一切都是值得的。当你能完全控制AI，想画什么就画什么的时候，你会发现：这才是AI绘画真正的魅力。

现在就开始，按照教程一步步来。有问题就查，遇到坑就踩。用不了一个月，你也能成为别人眼中的AI绘画大神。