本地部署stable diffusion
时间: 2025-06-11 07:32:07 浏览: 16
### 如何在本地环境部署 Stable Diffusion 模型
要在本地环境中成功部署 Stable Diffusion 模型,需要完成以下几个关键步骤。以下是详细的说明:
#### 1. 确认硬件和软件需求
确保你的计算机满足运行 Stable Diffusion 的最低要求。通常需要一个支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡以及足够的显存(建议至少 6GB 或更高)。此外,操作系统可以是 Windows、Linux 或 macOS[^2]。
#### 2. 下载并安装 Stable Diffusion WebUI
- 首先,克隆 `stable-diffusion-webui` 仓库到本地:
```bash
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
```
这一步会下载 Stable Diffusion 的用户界面工具[^3]。
#### 3. 准备模型文件
下载所需的 Stable Diffusion 模型文件,并将其重命名为 `model.ckpt`。然后将该文件放置在 `sd-webui/models/Stable-diffusion` 目录下。例如,在 Windows 系统中,路径可能是 `D:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion`[^1]。
#### 4. 安装依赖项
进入克隆的仓库目录后,运行以下命令以安装所有必要的依赖项:
```bash
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements.txt
```
#### 5. 启动 Stable Diffusion WebUI
使用以下命令启动 WebUI:
```bash
python launch.py
```
启动后,程序会在本地生成一个访问链接(通常是 `http://127.0.0.1:7860`),通过浏览器打开此链接即可开始使用[^3]。
#### 6. 可选:安装额外的插件
如果需要增强功能,例如人脸修复,可以按照教程安装 GFPGAN 插件[^1]。具体步骤包括克隆 GFPGAN 仓库并安装相关依赖项。
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### 注意事项
- 如果在 Linux 环境下部署,可能需要额外配置 GPU 驱动和 CUDA 工具包。
- 在 Windows 环境下,确保已安装 Python 3.10 或更高版本。
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