【stable diffusion部署】本地搭建Stable Diffusion，文生图再也不用求别人了

最新推荐文章于 2025-05-21 17:27:40 发布
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文章标签： stable diffusion 人工智能 ai绘画 AIGC SD教程
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前言

本地搭建Stable Diffusion，文生图再也不用求别人了

1. 简介

Stable Diffusion 是一种深度学习模型，用于生成高质量的图像。它基于一种名为扩散过程的生成方法，能够在给定条件的情况下生成具有丰富细节的图像。

看看本文的搭建步骤，成功部署 Stable Diffusion 模型，文生图从此不求人，不用找各种代理和第三方付费的资源了。

所有的AI设计工具，安装包、模型和插件，都已经整理好了，👇获取~

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2. SD，启动！

(SD的提示词仅支持英文，用中文亲测了一点也不准确)

下面是同样的中文测试结果（中文提示词跑出来的过于恐怖奇葩，仅供图一乐）：

我把启动和效果，放到了最前面，方便大家看看要不要继续看后面的详细部署的过程。

这是我针对自己电脑多次踩坑后测试出来的可启动的配置

python.exe D:\AI\stable-diffusion-webui-1.8.0\webui.py --opt-split-attention --enable-insecure-extension-access

亲测SD对于低显存还是比较友好的，像我这个机器，不知道为什么，就是不适用显卡进行计算，把我的内存都占满了。

看看哈，实际测试的结果，GPU只给我占了1G多，峰值也就不到3G；而内存给我快干爆了。

相对来说，执行计算也不是很慢，基本半分钟一张图吧。

3. 环境准备

在开始搭建 Stable Diffusion 模型之前，请确保您的计算机满足以下要求：

  • • 操作系统：我是Windows10，理论上Linux之类的应该好点儿

  • • GPU：NVIDIA GPU（本机是NVIDIA 1080 6G的老古董，最好是整个4090啊）

  • • CUDA：12.0 或更高版本

  • • cuDNN：11.0 或更高版本

  • • Python：3.8 或更高版本

  • • PyTorch：2.0 或更高版本

4. 下载代码

首先，把stable-diffusion-webui的代码下载下来

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/releases

解压完成后，安装对应的依赖

5. 安装依赖项

接下来，安装 Stable Diffusion Webui中模型所需的依赖项。在代码仓库的根目录下，执行以下命令：

pip install -r requirements.txt

6. 下载预训练模型

模型的下载，是SD部署成功最关键的核心，我因为模型的问题，整了好久都没整出来，如果遇到错误，还是多百度百度。

Stable Diffusion 模型提供了预训练的权重，可以从官方提供的链接下载。下载完成后，将权重文件放置在代码仓库的 models\Stable-diffusion 目录下。

在我国的话还是直接从modelscope下载吧；有科学上网的话，也可以从huggingface官网或者其他第三方网站下载：https://civitai.com/

我是从这下载的

from modelscope import snapshot_download     model_dir = snapshot_download('AI-ModelScope/clip-vit-large-patch14')

7. 生成图像

打开网页，默认的模型还是差强人意，可以下载第三方的模型再试试

默认的模型生成的图像

第三方模型生成的图像，可以说，相当逼真了。

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<think>好的，我现在需要帮用户找到Stable Diffusion WebUI的桌面版或者类似的本地文生图AI工具。用户之前的问题是关于下载桌面版或推荐类似工具，而我的回答需要结合提供的引用内容。 首先，根据引用[1]，Stable Diffusion WebUI可以通过一键包快速部署，但用户可能觉得命令行操作麻烦，想要更简单的桌面版。引用[2]提到本地部署需要手动配置路径和运行脚本，这可能不够用户友好。引用[3]则讨论了API调用，但用户想要的是桌面应用。 接下来，我需要确认是否有官方桌面版。根据已知信息，Stable Diffusion WebUI本身是Web界面，没有官方桌面版，但可能有第三方封装。比如，有些开发者会将WebUI打包成桌面应用，比如使用Electron之类的框架。需要检查是否存在这样的项目，比如Stable Diffusion WebUI Desktop或类似名称。 另外，用户可能需要替代的本地AI工具。比如，Diffusion Bee适用于Mac，Draw Things也是移动端，但用户可能需要Windows或跨平台的。还有ComfyUI，它也是一个基于节点的界面，适合本地运行。此外，Automatic1111的WebUI虽然需要部署，但用户可能已经知道，所以需要推荐其他选项。 还要考虑易用性，比如是否有一键安装包或预配置的版本。例如，有些GitHub项目可能提供打包好的可执行文件，避免用户安装Python和依赖。需要推荐这些工具，并说明它们的特点，比如界面友好、无需配置等。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，包括下载方式和推荐替代工具，每个部分都有简要说明和特点，帮助用户选择。同时，引用之前的引用内容，比如引用[1]提到的一键包部署可能作为备选方案，但用户明确想要桌面版，所以重点在第三方封装和类似工具。</think>### Stable Diffusion WebUI桌面版及类似工具推荐 #### 一、Stable Diffusion WebUI桌面版获取方式 1. **官方WebUI本地化部署** Stable Diffusion WebUI本身是本地运行的Web应用程序，可通过浏览器访问（类似桌面应用体验）。按照引用[2]的方法配置后，可创建桌面快捷方式实现"伪桌面版"： ```bat :: 创建快捷方式指向启动脚本 cd /d D:\AI\stable-diffusion-webui start webui-user.bat ``` 可通过修改Windows快捷方式属性，添加`--listen`参数实现局域网访问[^2]。 2. **第三方封装桌面版** 开发者社区有基于Electron等框架封装的桌面版本，例如： - **Stable Diffusion WebUI Desktop**（GitHub开源项目） - **Auto-WebUI-Wrapper**（集成预训练模型） 下载建议通过GitHub搜索关键词`Stable Diffusion Desktop Wrapper`筛选近期活跃项目[^1]。 #### 二、同类本地文生图工具推荐 1. **ComfyUI** - 特点：节点式工作流界面，性能优化更好 - 支持：Windows/macOS/Linux - 下载：GitHub官方仓库提供便携版压缩包[^3] 2. **Draw Things (macOS/iOS)** - 特点：移动端优化，Apple芯片加速 - 模型：完整支持SD1.5/SDXL 3. **DiffusionBee (macOS专属)** - 优势：完全离线、一键安装 - 功能：文生图/图生图/图像扩展 4. **InvokeAI** - 特色：企业级工作流支持 - 部署：提供docker镜像和独立安装包 #### 三、选择建议 || 部署难度 | 硬件需求 | 扩展性 | |---|---|---|---| | WebUI本地版 | 中 | 8GB+显存 | 高 | | ComfyUI | 低 | 4GB显存 | 中 | | DiffusionBee | 低 | 集成优化 | 低 |
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