类型：人工智能
简介：基于AI的绘画生成工具，主要用于根据文本描述生成详细图像。
很多用户第一次接触 Stable Diffusion，最容易卡在安装环节：不知道要装 Python、Git，模型文件放哪里，WebUI 怎么启动，浏览器为什么打不开。本篇教程以 Windows 本地部署为例，介绍使用 AUTOMATIC1111 stable-diffusion-webui 搭建 Stable Diffusion WebUI 的基本流程。
如果你还不熟悉 GitHub 项目页面，可以先了解站内的 GitHub交流社区有哪些，再继续进行安装。
一、安装前先确认电脑是否适合本地运行
Stable Diffusion 可以本地运行，但并不是所有电脑都适合。它对显卡、显存、驱动和磁盘空间都有一定要求。
1、优先使用独立显卡
本地运行 Stable Diffusion 更适合有 NVIDIA 独立显卡的 Windows 电脑。显存越大，生成速度、图片尺寸和模型选择空间越宽。显存较小也能尝试，但可能需要降低图片分辨率、减少批量数量，或者启用低显存参数。
2、准备足够磁盘空间
WebUI 项目本身不算特别大，但模型文件通常较大。一个基础模型可能就有数 GB，后续还可能下载 VAE、LoRA、ControlNet 模型、Embedding 等文件。建议提前准备一个空间较充足的磁盘目录。
3、不要把项目放在中文路径太深的位置
为了减少路径兼容问题，建议把项目放在类似下面的位置：
D:\ai\stable-diffusion-webui不建议放在路径特别长、包含特殊符号或权限复杂的目录中。
二、安装 Python 和 Git
AUTOMATIC1111 WebUI 通常需要 Python 和 Git。具体推荐版本以项目当前 README 为准。
1、安装 Python
安装 Python 时要注意勾选：
Add Python to PATH这个选项很重要。如果没有加入 PATH，后面运行启动脚本时可能提示找不到 Python。
安装完成后，可以在终端中检查：
python --version如果能正常显示版本号，说明 Python 命令可以被系统识别。
2、安装 Git
Git 用于下载 WebUI 项目代码。安装完成后，可以检查：
git --version如果命令能返回版本号，就可以继续下一步。
如果你想了解 GitHub 和 Git 相关基础，可以参考站内的 GitHub支持哪些语言，先熟悉 GitHub 项目页面的基本结构。
三、下载 AUTOMATIC1111 WebUI 项目
打开命令行，进入你准备存放项目的目录，例如：
cd /d D:\ai然后使用 Git 克隆项目：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git下载完成后，会得到一个 stable-diffusion-webui 文件夹。
如果 GitHub 访问较慢，可以稍等重试，或者使用自己可信的网络环境。不要随意下载来源不明的整合包，尤其是带可执行文件和未知脚本的压缩包。
四、准备 Stable Diffusion 模型文件
WebUI 只是运行界面，本身不等于模型。你还需要准备 Stable Diffusion checkpoint 模型文件。
常见模型文件扩展名包括：
.safetensors
.ckpt更推荐优先使用来源明确的 .safetensors 模型文件。下载模型时要确认授权、用途和来源，不要把未知来源模型用于正式商业项目。
1、模型文件放在哪里
在 AUTOMATIC1111 WebUI 中，基础模型一般放到：
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion例如：
D:\ai\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\model.safetensors如果没有模型文件，WebUI 即使启动成功，也无法正常生成图片。
2、模型名称建议清楚
建议用能看懂用途的文件名，例如：
sd15-general.safetensors
realistic-photo-v1.safetensors
anime-style-v2.safetensors不要把模型都命名为 model1、final、new，后续管理会很混乱。
五、启动 WebUI
进入项目目录：
cd /d D:\ai\stable-diffusion-webui运行：
webui-user.bat第一次启动会自动安装依赖，耗时可能比较久。安装过程中不要频繁关闭窗口。等待终端输出本地访问地址，常见形式类似：
http://127.0.0.1:7860打开浏览器访问这个地址，就能进入 Stable Diffusion WebUI 页面。
六、第一次生成图片怎么设置
进入 WebUI 后，可以先用最简单的方式测试。
1、选择模型
在页面左上角选择 checkpoint 模型。如果刚放入模型但列表没出现，可以点击刷新按钮，或者重启 WebUI。
2、输入提示词
正向提示词可以写：
a small wooden house in a forest, morning light, detailed, realistic负向提示词可以写：
low quality, blurry, distorted3、保持低分辨率测试
第一次建议使用较低分辨率，例如：
512 x 512不要一开始就生成超大图。先确认功能正常，再逐步调整尺寸、步数和采样器。
七、常见安装问题排查
1、提示找不到 Python
通常是 Python 没有加入 PATH，或者安装后没有重新打开终端。可以重新安装 Python，并勾选 Add Python to PATH。
2、启动时下载依赖失败
可能是网络、依赖源或安全软件拦截问题。可以稍后重试，或根据项目 README 查看推荐处理方式。不要随意执行不明来源的修复脚本。
3、浏览器打不开 127.0.0.1:7860
先看命令行窗口是否仍在运行。如果窗口已经报错退出，需要先处理报错。如果窗口正常运行，再检查地址是否复制完整。
八、本地部署后要注意模型和插件来源
Stable Diffusion 生态里模型、插件、脚本很多，但并不是都适合随便安装。尤其是扩展插件和脚本，可能拥有本地文件读写能力，安装前要看清项目来源、维护情况和用户反馈。
本地部署的优势是可控，但前提是你要控制好文件来源。正式项目中使用的模型，也要确认授权范围，避免后续版权或商用风险。
FAQ
Q1：Stable Diffusion WebUI 和模型是一回事吗？
A：不是。WebUI 是操作界面，模型是生成图片的核心文件。只安装 WebUI 而没有模型，无法正常出图。
Q2：没有 NVIDIA 显卡能不能运行？
A：可以尝试其他方案，但本地运行体验通常不如独立显卡环境。具体支持情况要看 WebUI 项目和硬件环境。
Q3：为什么第一次启动特别慢？
A：第一次启动通常会安装依赖、准备运行环境，耗时较长。只要没有报错，可以耐心等待。
Q4：模型文件应该优先选 ckpt 还是 safetensors？
A：一般更推荐来源明确的 .safetensors 文件。无论哪种格式，都要注意模型来源和授权。
Q5：安装失败后可以直接删除文件夹重来吗？
A：可以，但建议先记录报错原因。重复删除重装不一定能解决 Python、Git、网络或显卡驱动问题。
