從零開始，手把手教你本地部署Stable Diffusion AI繪畫(Win最新版)

本號之前有發過一篇win平臺的教程，由于是去年10月發布的，而Al繪畫技術發展很快，那篇教程已經有些不適用了，有些同學執行到第二步就出錯了。

應廣大同學的期望，我更新一版新版詳細教程。

一、前言

1.為什么要本地部署

因為沒有生成數量的限制，不用花錢，不用被NSFW約束，生成時問快，不用排隊，自由度

高，插件豐富，功能眾多，可以調試和個性化的地方也更多。

如果說，會用各大在線的Al繪圖平臺來生成圖像的話，算是Al繪畫領域的小學生級別。

那么，如果會使用本地化部署來運行A繪畫的話，那就已經算得上是高中畢業，進入成年啦。

等你能夠使用A繪圖指哪打哪，想怎么畫怎么畫，那就已經是大學畢業，學成歸來的牛逼人

物啦。

2.本地化部署的要求

本地化部署運行雖然很好，但是也有一些基本要求

(1）需要擁有NVIDIA顯卡，GTX1060 （或者同等算力的N卡）以上，顯存4G以上。

(2) 操作系統需要win10或者win11的系統。(如果是MacOS的同學，請看這里)

(3) 內存16G或者以上，至少有一個128G以上的SSD固態硬盤。

(4)如果不知道自己電腦配置的，可以下載一個魯大師或者類似軟件，點擊硬件檢測，就能看到顯卡，顯存，CPU，內存等信息。

(5) 最好會魔法上網，否則網絡波動，有些網頁會打不開，有些下載很慢

(6)耐心，多嘗試，多搜索。這個教程我已經重復過多次，因此很多問題都踩過坑并寫出來了，還有很多學員踩坑的問題也都放在里面了。所以請放心，一定能跑通的。

(7) 我的電腦配置供大家參考，Win11，i5，NVIDIA GT1060 5G顯存，16G內存

生成一張20 Step的圖大概20-30s (若使用更高性能的電腦，生成速度更快。)

如果滿足相關軟硬件要求，請繼續往下看

3.部署的AI繪畫項目簡介

AI繪畫開源項目其實有蠻多個，但是最受歡迎，功能最豐富，且最易用的開源項目之一，就是Stable diffusion WebUl，因此我們是以Stable diffusion webui的本地部署為例。

（本地Webui版AI繪圖界面）

二．部署算法環境：

1.下載miniconda，用于配置基礎算法環境。

這個是用來管理python版本的，他可以實現python的多版本切換。

下載地址： http://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

安裝時按默認的一路next就行。

2.打開miniconda，

輸入

conda -V

彈出版本號即為正確安裝

（顯示conda版本，那就對了）

在miniconda小窗里，執行下面語句，

conda config --set show_channel_urls yes

接著運行

conda clean -i

清除索引緩存

4.創建python 3.10.6版本的環境，叫sdwebui好了

運行下面語句，（注意，這一步一定要內外網通暢，否則會報錯。多執行幾次。）

conda create --name sdwebui python=3.10.6

提示你是否要繼續安裝，輸入y，并回車。

顯示下面這個界面，這步就完成了。程序已經在你的路徑C:\ProgramData\Miniconda3\envs\sdwebui已經創建了一個新的項目。

5，激活項目環境

輸入

conda activate sdwebui

回車。

6.升級pip并更改默認庫包下載地址為清華鏡像站。

依次執行下面的兩行語句，每一行輸入后回車，等執行完再輸入下一行，再回車。

python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

不報錯就是完成了。報錯了就依次執行多幾次。

安裝git，用來克隆下載github的項目，比如本作中的stable diffusion webui這個開源項目。

（1）前往git官網 http://git-scm.com/download/win下載相關安裝包

（2）下載好后，一路默認安裝，點next即可。

安裝完成之后，回到剛剛的miniconda小窗口，并輸入并執行下面指令。

git --version

查看git的版本，顯示了版本號即安裝成功。

（3）如果報錯，顯示說“‘git’ 不是內部或外部命令，也不是可運行的程序”。（如果不報錯有顯示git版本，則跳過這一步，進入第8步）

那么，把git的bin文件夾地址和git-core的文件夾地址放到windows系統變量的path里面。

默認gitbin文件夾是：C:\Program Files\Git\bin

默認gitcore文件夾地址是：C:\Program Files\Git\mingw64\libexec\git-core

把地址添加到環境變量的Path里面。

操作路徑是：開始-設置-系統-高級系統設置-環境變量-path-新建。（具體見下圖）

添加完后，你在miniconda里面，輸入

git --version

就能出現git版本號啦。

8.安裝CUDA

cuda是NVIDIA顯卡用來跑算法的依賴程序，所以我們需要它。

打開NVIDIA cuda官網， http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

（這里有人可能會打不開網頁，如果打不開，請用魔法上網。）

你會發現有很多版本的CUDA，下載哪個版本呢？

回到一開始的miniconda的小窗，輸入

nvidia-smi

查看你的cuda版本。

（在這里輸入nvidia-smi的時候，有可能會顯示“‘nvidia’ 不是內部或外部命令，也不是可運行的程序”。

這時候，需要確認你的顯卡是否為Nvidia的顯卡。

如果是，則檢查自己的顯卡驅動是否最新版，可以用魯大師或者驅動精靈之類的軟件更新驅動至最新。

如果更新驅動還不行，則把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI添加到系統環境變量。）

比如我的顯卡cuda是11.7版本，所以我就下載11.7.1即可。

然后安裝自己的系統選擇win10或者11，exe local，download

下載完后安裝，這個軟件2個多G，可以安裝在c盤以外的地方。比如D盤，節省系統盤空間。

好了，安裝好之后，電腦的基礎環境設置終于完事了。

下面開始正式折騰stable diffusion了。

三、stable diffusion環境配置

1.下載stable diffusion源碼

確認你的miniconda黑色小窗顯示的是

(sdwebui) C:\Users\Administrator>

這代表著你正在sdwebui這個程序環境里面。

接著我們要安裝stable-diffusion-webui本體了。

先看看你想安裝在哪個盤，建議放在非系統盤的其他盤根目錄。最好是SSD盤，加載模型速度會快一些。

比如我安裝在F盤。我就輸入下面指令再回車。（安裝在其他盤同理）

F:

接著執行下面指令克隆SD項目代碼：

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

等到頁面顯示“done”，則克隆完成。

2.下載SD訓練模型

打開 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/blob/main/v2-1_768-ema-pruned.ckpt

點擊download，下載模型。大約5.2G。

下載完把這個訓練模型v2-1_768-ema-pruned.ckpt放入models\Stable-diffusion文件夾里面。（我的文件夾是“

F:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion“）

注：

（1）這里可能提示需要注冊或同意協議之后才能下載，那就注冊并同意。

（2）models\Stable-diffusion這個文件夾，專門存放用于生成AI繪圖的繪圖元素的基礎模型庫。后續如果在其他網站比如civitai之類的地方下載的ckpt或者safetensors文件也是放在這個文件夾里面。

3.準備開啟運行ai繪圖程序sd-webui

在miniconda的黑色小窗，執行下面指令，進入項目文件夾：

cd stable-diffusion-webui

執行下面指令，打開webui的應用程序，

webui-user.bat

接下來就是等待系統自動執行。

直到系統提示，running on local URL: http://127.0.0.1:7860

這就代表，你可以開始正式使用AI畫畫啦~

注意：

（1）這一步要下載不少的依賴程序，網絡一點波動都可能會報錯。所以安裝過程當中多次報錯也很正常，需要耐心和時間多次嘗試。多次執行webui-user.bat指令。

（2）不要關閉黑色小窗，哪怕它幾分鐘甚至20分鐘沒有任何變化。直到它報錯再進行下一次嘗試。

（3）如果提示連接錯誤，可能需要開啟或者關閉魔法上網，再重新執行webui-user.bat命令。

（4）如果不小心退出了黑色窗口，則重新點擊：開始菜單-程序-打開miniconda窗口，依次輸入執行

conda activate sdwebui
F:
cd stable-diffusion-webui
webui-user.bat

（因為我是安裝再f盤，所以我輸入”F:”，你如果安裝在其他盤，則修改成其他盤符，比如”D:”, “E:”之類）

(5)如果長時間卡在Installing gfpgan(或者installing clip，installing open_clip)這個環節，那么進入F:\stable-diffusion-webui文件夾下面，找到launch.py這個文件，用記事本打開。

在第200多行到300行的位置，找到這段代碼。

并在“https://github.com/xxx”的最前面，加上：https://ghproxy.com/

加三個位置，變成如下狀態，

然后ctrl + s保存后退出。

這就相當于讓原來從github下載相關程序包變成了走國內鏡像下載相關程序包，這樣會增加網絡的穩定性和網絡速度。

改完之后，下面繼續執行webui-user.bat。

（4）如果改了launch.py文件，還卡在gfpgan環節，那么記得關閉外網功能。讓下載走通用線路。

（5）安裝完gfpgan，clip，open_clip等幾個大頭之后，后面還有一些自動安裝的依賴項，如果比較慢，記得打開外網。總之，感覺卡慢或者報錯之后，則切換調節網絡后再重新執行webui-user.bat指令。

4.打開webui網頁版

當黑色窗口提示，running on local URL: [http://127.0.0.1:7860 的時候，如下圖

不要關閉黑色窗口，接著用瀏覽器（比如谷歌瀏覽器chrome）打開http://127.0.0.1:7860，就是AI繪畫主界面啦。

你可以直接在左上角的文本框輸入prompt提示詞，

比如：pandas eating bamboo （熊貓在吃竹子）

然后點擊右側的橙色按鈕Generate，過一小會，就能看到你畫出來的第一張圖啦。

（注意，如果寫了prompt點擊generate后無法生成圖片，看見黑色小框顯示“float 32“之類的關鍵字，則在webui頁面的Settings-stable-diffusion最下面，勾選float32的選項框。接著點擊上方的Apply Settings應用，然后按F5刷新頁面后，即可正常使用。）