本地部署 Stable Diffusion：零基础搭建 AI 文生图系统
Stable Diffusion 是一款强大的开源文生图（Text-to-Image）AI 模型，可以本地运行，无需联网或付费就能生成高质量图像。相比 Midjourney、DALL·E 等云服务，Stable Diffusion 更自由、更可控。
这篇文章将手把手教你如何使用 Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111） 在本地搭建一个高效、可定制的 AI 画图系统，适合 AI 爱好者、程序员和设计师。
1. 为什么选择 Stable Diffusion？
- 🆓 免费开源，可本地运行，无版权限制
- 🖼️ 支持高质量图像生成，多种风格切换
- 🔁 支持 LoRA、ControlNet、DreamBooth 等进阶功能
- 🌍 社区活跃，模型与插件丰富
2. 环境准备
硬件要求
| 项目 | 推荐配置 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows / macOS / Linux |
| 显卡 | NVIDIA 显卡（≥6GB 显存） |
| 内存 | ≥16GB 推荐 |
| 硬盘 | ≥10GB 可用空间（模型文件较大） |
💡 AMD 显卡也可运行，但需额外配置，如 ROCm 支持。
软件环境
- Python 3.10（强烈建议）
- Git
- 推荐使用 Anaconda 或 virtualenv 创建独立环境
3. 安装 Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）
第一步：克隆项目
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
第二步：准备模型（权重）
下载模型权重（.ckpt 或 .safetensors 格式）并放入以下目录：
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
常用模型：
v1.5 官方基础模型：https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5
自定义模型网站：https://civitai.com
第三步：启动 WebUI
推荐参数（减少显存占用）
python launch.py --xformers --medvram --precision full
默认本地地址：http://127.0.0.1:7860
🌐 若需外部设备访问，添加 --listen 参数。
