Stable Diffusion WebUI：普通人也能上手的 AI 绘画工具

开篇

这篇教程带你从零开始，在本机跑通 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui，输入一句话，生成第一张 AI 图片。最终你会得到一个本地可访问的 Web 界面，并用一个真实模型完成图生图/文生图全流程。

前置条件

• Windows 10/11 或 Linux（推荐 Ubuntu 22.04），macOS 也可以但需自行处理 MPS 兼容性
• Python 3.10.6 至 3.10.x（不要用 3.11+，依赖容易崩）
• 显卡：NVIDIA 显卡（显存 ≥ 4GB），或纯 CPU 模式（极慢，仅体验）
• Git 已安装（用于克隆仓库）
• 磁盘空间 ≥ 10GB（模型文件不小）

安装部署

1. 安装：克隆项目并创建虚拟环境

这一步把官方仓库拉到本地，并建立独立的 Python 环境，避免污染系统依赖。

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
python -m venv venv
# Windows:
venvScriptsactivate
# Linux/macOS:
# source venv/bin/activate

2. 初始化：安装项目依赖

WebUI 依赖 PyTorch 和若干第三方库。首次运行会自动下载模型和依赖，这里手动触发一下更可控。

# Windows 直接运行（会自动创建 venv 并安装依赖）：
webui.bat
# Linux/macOS 需要先给脚本加执行权限：
chmod +x webui.sh
./webui.sh

首次启动会安装 torch, transformers, xformers 等依赖，耗时取决于网速，耐心等待。

3. 启动：运行 Web 服务

启动成功后终端会输出本地地址，默认端口 7860。

# 启动后看到类似输出：
# Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
# 打开浏览器访问该地址即可

第一个 Demo：文生图

准备模型

这一步要做什么：WebUI 本身不含模型，需要下载一个 Stable Diffusion 权重文件。以经典模型 Stable Diffusion 1.5 为例，下载后放入 models/Stable-diffusion/ 目录。

# 方式一：从 Hugging Face 用 wget 直接下载（Linux/macOS）
wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors -O models/Stable-diffusion/v1-5.safetensors

# 方式二：用浏览器手动下载，然后复制到 models/Stable-diffusion/ 目录

界面操作

这一步要做什么：在浏览器打开 WebUI，填写提示词，点击生成。这是最小可用闭环。

# 浏览器访问：
http://127.0.0.1:7860

# 在 "txt2img" 标签页，填写：
# Prompt（正向提示词）：a red apple on a wooden table, photorealistic, 8k
# Negative prompt（反向提示词）：blurry, low quality, watermark
# 其他参数保持默认（采样步数 20，尺寸 512x512）
# 点击右上角 "Generate" 按钮

预期输出：约 5-15 秒后右侧出现一张 512x512 的红苹果静物图（显存不够会变慢），图片下方显示生成耗时和种子号。下方缩略图可以点击放大，并保存到 outputs/txt2img-images/ 目录。

配置与调优

1. 使用 xformers 加速

如果你是 NVIDIA 显卡，在 webui.bat 或 webui.sh 启动命令中加入 --xformers 参数，可显著减少显存占用并加速生成（约 20%-30%）。

# 编辑 webui-user.bat（Windows） 或 webui-user.sh（Linux）：
# 在 COMMANDLINE_ARGS 里添加：
set COMMANDLINE_ARGS=--xformers
# 然后重新启动 webui

2. 调整采样方法

在 txt2img 界面选择不同的 Sampling method（采样器）。推荐优先尝试 DPM++ 2M Karras 或 Euler a，前者细节更锐利，后者步数少时更快。把步数从 20 降到 15 通常不影响画质，但速度提升明显。

3. 显存不足时的降级方案

如果你显存只有 4GB，加两个参数：

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --medvram --no-half-vae
# --medvram 中等显存模式，--no-half-vae 避免部分 VAE 输出黑图

常见坑与排错

下一步

• 换用更强大的模型：如 SDXL 1.0 或社区微调模型（如 DreamShaper），体验更高分辨率和风格化生成
• 安装 ControlNet 插件：在 Extensions 标签页搜索安装 sd-webui-controlnet，让你用轮廓/深度图精确控制生成构图
• 学习 Prompt 工程：研究权重语法 (keyword:1.2)、负面提示词和采样器选择对出图风格的影响