PythonAI算法
Stable Diffusion WebUI 整合包安装与使用指南
介绍 Stable Diffusion WebUI 整合包的部署与使用方法。无需手动配置 Python 环境，解压即可运行。涵盖模型存放路径、常用功能（txt2img/img2img）、插件管理（ControlNet）及常见问题排查。适合希望快速体验 AI 绘图且避免环境配置麻烦的用户。
介绍 Stable Diffusion WebUI 整合包的部署与使用方法。无需手动配置 Python 环境，解压即可运行。涵盖模型存放路径、常用功能（txt2img/img2img）、插件管理（ControlNet）及常见问题排查。适合希望快速体验 AI 绘图且避免环境配置麻烦的用户。
Stable Diffusion WebUI 整合包是一种预配置好的版本，里面把 Stable Diffusion WebUI、模型管理、插件、运行环境都准备好了。下载之后按照提示解压，点一下启动脚本就能跑起来，不需要另外去折腾环境。整合包里放的 WebUI 是常见的 AUTOMATIC1111 版本，所以大部分教程都能直接用。适合想直接出图、想先体验一下模型效果的人。
整合包一般都是针对 Windows 整理的，解压之后直接运行，不需要管理员安装，也不会改系统环境变量。 需要注意设备条件：
文件比较大，下载的时候要耐心一点。 下载时建议注意版本号。整合包会定期更新，有些版本加入新的插件，有些版本会修 bug。选择最新版本通常更省事。 下载完成后，建议把压缩包放在普通路径，比如 D 盘或 E 盘，不要放在中文路径，也不要放在桌面太深的目录。这样能避免脚本识别路径时出错。
把压缩包解压后，会看到主目录，里面包含：
在主目录里会看到一个'启动 WebUI'的脚本文件（通常是 .bat）。双击运行它，命令行窗口会自动加载环境。等命令行显示链接，例如 http://127.0.0.1:7860，就可以在浏览器里打开界面。第一次启动会加载时间稍长，之后启动就快很多。
整合包将模型目录整理好了。常见路径是：
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion
如果你要添加新的模型，把 .ckpt 文件或者 .safetensors 文件放进这个目录就行。重新打开 WebUI 后，模型选择栏会自动出现。 例如常见的 chilloutmix、anything、国风模型、写真人模特的模型都可以放进去使用。 Lora 的路径会不同，大概在：
models\Lora
VAE 的路径一般在：
models\VAE
整合包目录结构都整理好，基本不需要改动。
输入提示词出图，这是最常用的功能。常填的内容包括：
用一张图片作为基础再调整。比如把原图风格换一下，替换人物，改背景，这些都用得上。强度值可以调节变化程度，0.3~0.7 之间比较常用。
整合包里带的插件可以管理 Lora，选择权重、合并、加载都会很方便。使用 Lora 时只需要在提示词里写：
<lora:模型名：权重>
权重 0.6 左右比较常见。
整合包有附带 ControlNet 插件。常用功能包括：
整合包里常见插件有：
extensions 目录。如果想改默认值，可以修改根目录里的配置文件，比如运行参数、显存优化、线程数等。新手阶段可以不用改。如果遇到显存不足，可以在脚本里加上 --medvram 或 --lowvram 参数。
可能是路径有中文、路径太长，改到简短路径一般可以解决。
可以打开低显存模式，或把图片尺寸调低一些。
检查插件是否启用，确认使用的控制模型是否加载成功。
确认模型放在正确目录，文件格式没有拼错。
修改端口即可，--port 7861 这种方式可行。
整合包比较适合想先体验 Stable Diffusion，又不想折腾环境的人。不论工作、画图、做封面、写自媒体内容，只要需要生成图片，都可以用这个工具快速出图。学习模型、调风格、做二次元、做真人照片风格，也都能用。整合包已经把复杂的步骤准备好，用户只需要关心出图和模型本身。
使用整合包最明显的感受是省时间，少折腾。之前手动安装，常常因为 Python 版本、Torch 版本、显卡驱动等问题耽误很多时间。整合包把这些都打包好了，只要能跑脚本就能出图。生成的速度也比较稳定，和手动安装性能差不多。模型加载速度也可以接受。插件比较全，不需要自己再找。这种整合包比自己安装更适合长期使用，不用担心哪天更新导致环境崩掉。
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