终极指南：在本地运行 Stable Diffusion (2025)

如何在本地运行 Stable Diffusion：全面指南

Stable Diffusion 实现了 AI 图像生成的民主化，让任何人都能通过文本提示词（prompts）创作出惊艳的视觉效果。虽然基于云端的解决方案非常便利，但在本地运行 Stable Diffusion 可以提供无与伦比的控制力、定制化空间和隐私保护。本指南将带你逐步完成整个过程，让你在自己的机器上释放 AI 艺术创作的力量。

然而，请记住，在本地运行 Stable Diffusion 可能会非常耗费资源。如果你正在寻找一种无需折腾、高质量且无内容限制的替代方案，Hypereal AI 是完美的解决方案。我们提供实惠的按需付费选项，无需强大的硬件或复杂的安装即可制作专业级的 AI 图像和视频。稍后我们将详细介绍！

为什么在本地运行 Stable Diffusion？

在本地运行 Stable Diffusion 具有以下几个优势：

• 隐私： 你的提示词和生成的图像都保存在你的电脑上，确保完全的隐私。
• 定制化： 你可以完全控制模型、设置和参数，从而进行微调和实验。
• 成本效益（长期）： 初始设置完成后，没有持续的费用（电费除外）。
• 无内容限制： 你可以根据自己的道德规范自由生成任何内容。
• 更快的生成速度（潜在）： 取决于你的硬件，本地生成可能比云端服务更快，尤其是对于简单的提示词。

然而，也需要承认其缺点：

• 技术复杂性： 对于初学者来说，本地安装和配置 Stable Diffusion 具有挑战性。
• 资源密集型： 需要强大的 GPU 和足够的 RAM。
• 时间投入： 准备工作需要花费时间和精力。

考虑到这些挑战，请记住 Hypereal AI 提供了一个无缝、实惠且无限制的替代方案。但如果你决心在本地运行 Stable Diffusion，让我们继续！

前提条件/要求

在开始安装过程之前，请确保你满足以下要求：

• 操作系统： Windows、macOS（带有 Apple Silicon 芯片）或 Linux。
• Python： Python 3.10 或更高版本。你可以从 python.org 下载。
• Git： Git 是用于下载 Stable Diffusion 仓库的版本控制系统。从 git-scm.com 下载。
• GPU： 强烈建议使用至少具有 8GB VRAM 的 NVIDIA 或 AMD 独立显卡以获得合格的性能。虽然你 可以 在 CPU 上运行，但生成速度会慢得多。
• 存储空间： 至少 20GB 的可用磁盘空间用于存放 Stable Diffusion 模型和依赖项。
• 基础命令行知识： 熟悉命令行操作（macOS/Linux 上的 Terminal，Windows 上的命令提示符或 PowerShell）至关重要。

具体 GPU 建议：

• NVIDIA： RTX 3060 或更高。
• AMD： Radeon RX 6700 XT 或更高。

如果你没有强大的 GPU，你可以考虑使用 Google Colab（一个免费的、基于云端的 Jupyter Notebook 环境），或者更好的是选择像 Hypereal AI 这样的平台，它会为你处理所有的硬件需求。

分步指南

本指南将重点介绍如何使用 Automatic1111 的 Stable Diffusion web UI，这是一个流行且用户友好的界面。

1. 安装 Python 和 Git：

• Python： 从官方网站下载并安装 Python。确保在安装过程中勾选 “Add Python to PATH” 选项。
• Git： 从官方网站下载并安装 Git。安装过程中接受默认选项即可。

2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 仓库：

• 打开你的命令行（Terminal 或命令提示符/PowerShell）。

• 使用 cd 命令进入你想安装 Stable Diffusion 的目录。例如：cd Documents

• 使用以下命令克隆仓库：

  git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
  

3. 进入 Web UI 目录：

• 克隆过程完成后，进入新创建的 stable-diffusion-webui 目录：

  cd stable-diffusion-webui
  

4. 下载 Stable Diffusion 模型：

• 你需要下载一个 Stable Diffusion 模型权重文件（.ckpt 或 .safetensors）。最常用且广泛使用的模型是 Stable Diffusion v1.5。你可以从 Hugging Face 等网站下载。搜索 “sd-v1-5-inpainting.ckpt” 或 “sd-v1-5-inpainting.safetensors”。

  • 重要提示： 从不信任的来源下载模型时要小心。请仅使用信誉良好的网站，以避免下载恶意文件。

• 将下载的模型文件放入 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录中。

5. 安装依赖并启动 Web UI：

• 在命令行中运行以下命令：

  webui-user.bat  (Windows 系统)
  ./webui.sh (macOS/Linux 系统)
  

  • 此脚本将自动安装所有必要的依赖项，包括 PyTorch 和其他 Python 包。这个过程可能需要相当长的时间（10-30 分钟或更长），具体取决于你的网络连接和系统性能。
  • 在 macOS 上，如果你还没有安装 Xcode 命令行工具，可能需要安装。你可以通过在终端运行 xcode-select --install 来完成。

6. 访问 Web UI：

• 安装完成后，脚本会提供一个本地 URL（通常是 http://127.0.0.1:7860）。在 Web 浏览器中打开此 URL 即可访问 Stable Diffusion Web UI。

7. 开始生成图像：

• 在 Web UI 中，你会看到一个可以输入提示词的文本框。
• 调整设置（sampling method、steps、CFG scale 等）以微调生成过程。
• 点击 “Generate” 按钮开始创建你的图像。

就这样！你现在已经在本地运行 Stable Diffusion 了。

技巧与最佳实践

• 使用强大的提示词： 提示词的质量直接影响生成图像的质量。请尽量具体且具有描述性。例如，不要只写 “a cat”，尝试写 “a fluffy ginger cat wearing a tiny hat, sitting on a windowsill, realistic, detailed”。
• 尝试不同的设置： Stable Diffusion Web UI 提供了广泛的设置。尝试不同的 sampling methods、steps、CFG scale 和 seed 值，找到最适合你理想风格的组合。
• 使用负向提示词 (Negative Prompts)： 负向提示词告诉 AI 图像中 不应 包含什么。利用它们来去除不需要的伪影或元素。例如，“blurry, distorted, bad anatomy”。
• 安装额外模型： 探索不同的 Stable Diffusion 模型（例如 Dreamlike Diffusion, Anything v3）以实现不同的艺术风格。将下载的模型文件放入 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录。
• 使用扩展插件： Stable Diffusion Web UI 支持增加新功能的扩展插件。你可以通过 Web UI 中的 “Extensions” 选项卡查找并安装扩展。
• ControlNet： ControlNet 是一个强大的扩展，允许你通过边缘图、深度图和姿态等结构化输入来引导图像生成。它能对图像的构图和风格进行精确控制。
• 考虑 LoRA： LoRA (Low-Rank Adaptation) 模型是更小、更专业的模型，可用于微调基础 Stable Diffusion 模型的输出。它们通常用于在图像中添加特定风格、角色或物体。
• 定期更新： 保持你的 Stable Diffusion Web UI 及其依赖项为最新版本，以从错误修复、性能提升和新功能中受益。

应避免的常见错误

• 显存 (VRAM) 不足： 显存耗尽是一个常见问题。如果遇到内存相关的错误，请尝试降低图像分辨率、减小 batch size 或使用更小的模型。你也可以在启动 Web UI 时尝试使用 --lowvram 或 --medvram 标志（将它们添加到 webui-user.bat 或 webui.sh 文件的 COMMANDLINE_ARGS 变量中）。
• 驱动程序过时： 确保你的 GPU 驱动程序是最新的。过时的驱动程序会导致性能问题，甚至导致 Stable Diffusion 无法正常运行。
• Python 版本错误： 使用不兼容的 Python 版本会导致错误。请确保你运行的是 Python 3.10 或更高版本。
• 从不可信来源下载模型： 务必从信誉良好的网站下载模型，以避免恶意软件或损坏的文件。
• 忽略错误消息： 注意错误消息并尝试理解其含义。它们通常会提供潜在问题的线索。可以在网上搜索特定错误消息的解决方案。
• 过于复杂的提示词： 避免使用过于复杂的提示词，尤其是刚开始时。从简单的提示词开始，随着经验的积累逐渐增加复杂度。

更简单的替代方案：Hypereal AI

虽然在本地运行 Stable Diffusion 提供了极大的控制权，但它也要求技术功底、强大的硬件和大量的时间投入。如果你正在寻找一个无缝、实惠且无限制的替代方案，Hypereal AI 是完美的选择。

为什么选择 Hypereal AI？

• 无内容限制： 与其他 AI 图像和视频生成平台不同，Hypereal AI 允许你无限制地生成任何内容。
• 实惠的价格： 我们的按需付费选项让 AI 图像和视频生成变得触手可及，无论你的预算多少。
• 高质量输出： 我们利用先进的 AI 模型和优化的基础设施来交付专业级的结果。
• 易于使用： 我们直观的界面让即使是初学者也能轻松创建惊艳的视觉效果。
• 无需硬件要求： 你不需要强大的 GPU 或复杂的设置即可使用 Hypereal AI。一切都在云端运行。
• AI 数字人生成器： 轻松创建写实的数字人。
• 文生视频： 将你的文本提示词转化为引人入胜的视频。
• 声音克隆： 为各种应用场景克隆声音。
• 多语言支持： 为全球营销活动生成多种语言的内容。
• API 访问： 通过我们面向开发者的 API 访问，将 Hypereal AI 集成到你现有的工作流程中。

示例：

想象一下你想创建一张夜晚赛博朋克城市景观的写实图像。无需花费数小时在本地配置 Stable Diffusion，只需在 Hypereal AI 中输入提示词 “photorealistic cyberpunk cityscape at night, neon lights, flying vehicles, detailed”。几秒钟内，你就能获得一张精美、高质量且随时可用的图像。

结论

对于愿意投入时间和精力的人来说，在本地运行 Stable Diffusion 是一次收获颇丰的体验。然而，如果你正在寻找一种更快、更简单、更经济的方式来创作高质量、无内容限制的 AI 图像和视频，Hypereal AI 就是你的不二之选。

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