从零开始部署 Stable Diffusion！手把手教你玩转 AI 绘画，小白也能轻松上手！

最新推荐文章于 2025-08-05 13:13:30 发布

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最近 AI 绘画火出圈了！无论是生成二次元头像、科幻场景，还是艺术创作，Stable Diffusion（SD）都能轻松搞定。今天，我们就来一篇超详细的教程，手把手教你从零开始部署 Stable Diffusion，让你也能成为 AI 绘画高手！

一、什么是 Stable Diffusion？

Stable Diffusion 是一款开源的文本生成图像模型，它可以根据你输入的文字描述（Prompt）生成高质量的图像。无论是风景、人物、还是抽象艺术，它都能轻松驾驭。更重要的是，它支持本地部署，完全免费，让你可以自由定制和优化！

二、部署前的准备工作

在开始之前，确保你的电脑满足以下条件：

1. 硬件要求

操作系统：Windows 10/11 或 Linux（推荐 Ubuntu 20.04）。
显卡：推荐 NVIDIA GPU，显存至少 4GB（8GB 以上效果更佳）。
内存：至少 16GB。
硬盘空间：至少 10GB 空闲空间。

2. 软件要求

Python 3.8+：Stable Diffusion 依赖 Python 环境。
CUDA 和 cuDNN：如果你使用 NVIDIA GPU，需要安装与显卡匹配的 CUDA 和 cuDNN 版本。
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在这里插入图片描述
三、详细部署步骤
--------

### 步骤 1：安装 Python 和 Git

1. 下载 Python：
- 访问 Python 官网，下载并安装 Python 3.8 或更高版本。
```
![](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/bebe84e01108d8fff13360fa1517e569.jpeg)

安装时记得勾选 **“Add Python to PATH”**，这样可以在命令行中直接使用  Python。
```
- 安装 Git：
  - 访问 Git 官网，下载并安装 Git。
  - 安装完成后，打开命令行（Windows 按 Win + R，输入 cmd；Mac/Linux 打开终端），输入以下命令检查是否安装成功：
  - 1. 安装 cuDNN：
    - 访问 NVIDIA cuDNN 下载页面，下载与 CUDA 版本匹配的 cuDNN。
    - 解压下载的文件，将其中的 bin、include 和 lib 文件夹复制到 CUDA 安装目录下（默认路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8）。
    步骤 3：创建虚拟环境
    
    为了避免依赖冲突，建议创建一个独立的 Python 虚拟环境
    
    打开命令行，输入以下命令安装虚拟环境工具：
- 创建一个新的虚拟环境：
- 激活虚拟环境：
  - Windows：
  Mac/Linux
步骤 4：安装 PyTorch 和依赖
1. 安装 PyTorch 和 CUDA 支持：
安装其他依赖

四、启动 Stable Diffusion Web UI

步骤 1：下载 Web UI 代码
1. 打开命令行，克隆 Web UI 仓库
2. 步骤 2：安装依赖
  1. 运行安装脚本：
  - Windows：双击 webui-user.bat。
  - Mac/Linux：运行以下命令：
  - 步骤 3：启动 Web UI
    1. 安装完成后，打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:7860，即可使用 Web UI 生成图像。
    2. 五、使用技巧
    3. 1. 优化 Prompt
      - 具体描述：越详细的描述，生成的图像越符合预期。
      - 风格关键词：例如 trending on artstation, oil painting, cyberpunk style。
      - 负面 Prompt：指定不希望出现的元素，例如 low quality, blurry, distorted。
      2. 调整参数
      - 采样步数（Steps）：推荐 20-50 步。
      - CFG Scale：推荐 7-12。
      - 随机种子（Seed）：固定种子可以生成相同的图像。
      3. 批量生成
      
      使用循环批量生成图像：
      
      六、常见问题
      
      1. 显存不足怎么办？
      - 降低图像分辨率。
      - 使用 torch.cuda.empty_cache() 清理显存。
      - 尝试 CPU 模式（速度较慢）。
      2. 生成的图像不符合预期？
      - 检查 Prompt 是否足够详细。
      - 调整 CFG Scale 和采样步数。
      - 尝试不同的随机种子。
      - 七、总结
        
        通过这篇教程，你已经成功部署了 Stable Diffusion，并学会了如何生成 AI 图像。无论是艺术创作、设计辅助，还是娱乐消遣，Stable Diffusion 都能为你带来无限可能！
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