安装Stable Diffusion的整体说明

Stable Diffusion是一款开源、免费的应用程序，因为其生态开放且发展迅速，所以不同时期的安装、配置方式可能都会有所变化。

在这个文档里，我会实时更新当前可行的Stable Diffusion安装使用方案，并同步对应的资源链接供使用。

❗安装并应用软件的过程中不涉及任何付费项目，我也不建议你通过任何途径付费购买软件和模型，请知悉。

❓如果安装的过程中存在问题，请查阅 常见问题速查

在收看相关视频时，请留意视频发布日期以及视频下方的简介、置顶评论。

如果方法有变或者过期了我会通过这些方式说明，最终流程以本知识库文档为准。

关于Stable Diffusion

**Stable Diffusion（简称SD）**是2022年发布的一个深度学习文本到图像生成模型，由慕尼黑大学的CompVis研究团体首先提出，并与初创公司Stability AI、Runway合作开发，同时得到了EleutherAI和LAION的支持。

它可以实现的功能有很多，可以根据文本的描述生成指定内容的图片（图生图），也可以用于已有图片内容的转绘（图生图），还可以用作图像的局部重绘、外补扩充、高清修复，甚至是视频的“动画化”生成。 这些功能，在我们的系列课中，你都有机会一一体验到。

SD的源代码是开源发布在网上的，这意味着任何人都可以免费、不限量地使用它进行AI绘画生成操作。有开发者使用它的源代码制作了易于用户使用的图形化界面（GUI），于是便有了今天我们大多数人手里可以使用的Stable Diffusion WebUI（SD Web UI）。

一些帮助你拓展知识的小视频

如果你对Stable Diffusion的开源生态感兴趣，可以收看安装攻略中的开源生态讲解部分：

**“扩散模型”是如何生成一幅画作的？**可以查看第1课前面的原理讲解：

**“AI绘画”经历了什么样的发展历程？**可以收看B站@一万也 老师制作的这一期视频：

点击此处收看

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配置需求：我的电脑跑得动SD吗？

目前，Stable Diffusion可以在一台搭载有民用级显卡的电脑上运行。它的配置要求不高但具有一定针对性，最主要的要求是显卡性能与显存大小。

根据官方说明与广大用户的使用体验，我总结了一个具有参考意义的**“最低配置”与“推荐配置”**，供你进行考量：

最低配置

在此配置条件下，约1-2分钟一张图，可绘制分辨率512512像素。

推荐配置

在此配置条件下，约10-30秒一张图，可绘制分辨率10241024像素。

<aside> <img src="/icons/thought-dialogue_gray.svg" alt="/icons/thought-dialogue_gray.svg" width="40px" /> Q：Mac能用Stable Diffusion吗？显卡用N卡好还是A卡好？

A：问就是都能用，但目前，Nvidia（英伟达、N卡）显卡是AIGC应用公认的最优解。

• 使用其他显卡/系统的电脑也可以运行Stable Diffusion，但同等性能下的速度、效率较N卡均有一定差距。
• 点这里，可以查看不同显卡的跑图效率简单对比——

Q：我想买一台新电脑来跑图，应该怎么选？

A：非要这么问的话，购置一台N卡台式机是最佳的选择。

• 请将大部分预算花在显卡上，并购置足量硬盘（最好是固态）来放置可能会比较占地方的模型文件，其他硬件（CPU、内存等）不存在严格限制。
• 单就显卡而言，同等预算下，可以优先照顾显存，因为它影响的东西比性能多。

安装Stable Diffusion

<aside> <img src="/icons/new-alert_gray.svg" alt="/icons/new-alert_gray.svg" width="40px" /> 请先阅读以下内容，然后选择适合你的安装方式：

如果你使用的是Windows系统：

• 有一定的动手能力与计算机软件基础，并追求更高的自定义程度，可以尝试着自主安装部署；
• 接触电脑不多，计算机软件基础薄弱，并想以更轻松的方式开启AI绘画学习之路，可以考虑使用一些开发者为你准备的“整合包”。

如果你使用的是Mac系统：

• 目前，MAC系统仅能通过自主安装部署的方式应用Stable Diffusion。
• 一些Mac开发者制作了更适合Mac生态的SD应用（如Diffusion Bee等），但应用逻辑和功能框架与WebUI有较大不同，故不在本知识库的讨论范畴内。 </aside>

第一种方式：自主安装部署

目前，市面上基于Stable Diffusion制作的实用程序中，最受欢迎的是一个由一位越南开发者Automatic1111制作的**Stable Diffusion WebUI（SD Web UI）**，提供了非常可视化的参数调节与对海量扩展应用的支持。

这个项目同样也是开源在网上的。如果你想使用，可以通过以下的方式将它自主安装到你的电脑上。建议你收看我主页最新的安装攻略视频，并结合下面的文字指引操作：

• 点击小三角展开安装攻略视频https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y1X75d?t=287.3

注：视频中的部分流程可能会随时间发生变化，最终流程以本知识库文档为准。

Windows安装方式

注：点击小三角，展开/折叠对应步骤详细操作内容

• **第一步：**下载前置软件应用：Python、Git、对应显卡驱动，按视频指引完成前置安装；Python官网下载（3.10.6版本）：https://www.python.org/downloadsGit官网下载（最新版）：https://git-scm.com/download（如下载速度慢，可以在 素材下载 找到对应软件安装包）显卡驱动（按自己的显卡下载并更新到最新版）：英伟达显卡驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/geforce-experience

  AMD显卡驱动：https://www.amd.com/zh-hans/support

   

• 二步：从代码仓库Git Clone（克隆）WebUI的本体包； 找一个比较空的文件夹，选中上方文件路径栏，删除原有内容，输入“cmd“后回车，打开命令提示符（命令行）。输入如下代码地址敲回车，从官方地址或者镜像地址克隆项目到你的电脑上：官方GitHub地址：

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

  如果连不上，使用镜像地址：

  git clone <https://gitee.com/nenly/stable-diffusion-webui.git>
  

  克隆完毕后，得到如下文件夹和结果。

   

• 第三步：下载一个大模型（Checkpoint），手动放置在根目录下的模型文件夹内；Checkpoint的相关介绍，请参阅第4课：https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y117Rg?t=124.4
  • 大模型格式为.ckpt或.safetensor，放置地址为上面的文件夹（根目录）内的/models/stable-diffusion文件夹内；
  • 素材下载 内**“安装攻略”、“SD01”、“SD04”**文件夹内均有Checkpoint可供下载。模型大小在1~7G之间，请按需求下载。

   

• 第四步：双击运行webui-user.bat文件，自动下载部分依赖并等待安装完成； 安装预计总占用空间3~4G左右，一般在30分钟内可完成。⛔ 卡在Couldn't Install Torch选项上了？打开stable-diffusion-webui（根目录）/modules文件夹，找到一个叫launch_utils.py的脚本文件，右键使用文本编辑一类的文档软件打开。通过搜索（torch command等字段）或下拉查找，找到这样一段代码，在**“torchversion==xxx”后面手动加上一个“-i <https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/****”**，保存文档关闭再运行即可；> 

   

  ⛔ 卡在Installing GFPGAN/CLIP/Transformer等选项上了？

  打开stable-diffusion-webui（根目录）/modules文件夹，找到一个叫launch_utils.py的脚本文件，右键使用记事本一类的文档软件打开。

   

  通过搜索（GFPGAN等字段）或下拉查找，找到这样一段代码下载，在每一个**“https://github.com/”**前面手动加上一个**“https://ghproxy.com/”**（一共应该要添加7~8个），保存文档关闭再运行即可；

   

   

• **第五步：等待安装完成，看到“Running on Local URL”**一类的字样后，复制其后的链接在浏览器中打开，即可进入WebUI； 默认链接是**http://127.0.0.1:7860/**，如不显示，可以尝试输入这个地址到浏览器中打开
• 第六步（可选）：按照第8课里的相关指引，安装汉化文件、部分基础扩展和进阶扩展：<aside> ⛔ **建议安装：**中文本地化补丁（汉化），图库浏览器，Tag Autocompletion（提示词补全）；https://www.bilibili.com/video/BV1hz4y1a76M/
• 以后每次运行程序：按第四步中所示方式，双击运行webui-user.bat文件即可。

Mac安装方式

注：点击小三角，展开/折叠对应步骤详细操作内容

• **第一步：**下载前置软件应用：Homebrew，Python，Git等，按视频指引完成前置安装； 搜索系统应用：终端，打开运行。输入如下代码，敲回车，安装用于软件包管理的Homebrew：

  **/bin/zsh -c "$(curl -fsSL <https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh>)"**
  

  安装过程中可能会遇到一些选项，可以参考安装攻略视频中的解决方案做选择。

  安装完毕后，重启（关了再打开）终端，然后输入如下代码敲回车，安装包括Python、Git等在内的其他前置软件**：**

  brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget
  

   

• 第二步：从代码仓库Git Clone（克隆）WebUI的本体包； 找一个比较空的文件夹，右键单击下方地址栏里的文件夹名，选择**“在终端中打开”**。输入如下代码地址敲回车，从官方地址或者镜像地址克隆项目到你的电脑上：官方GitHub地址：

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

  如果连不上，使用镜像地址：

  git clone <https://gitee.com/nenly/stable-diffusion-webui.git>
  

   

  克隆完毕后，得到如下文件夹和结果。

   

  第三步：下载一个大模型（Checkpoint），手动放置在根目录下的模型文件夹内；Checkpoint的相关介绍，请参阅第4课：

  https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y117Rg?t=124.4

  • 大模型格式为.ckpt或.safetensor，放置地址为上面的文件夹（根目录）内的/models/stable-diffusion文件夹内；
  • 素材下载 内**“安装攻略”、“SD01”、“SD04”**文件夹内均有Checkpoint可供下载。模型大小在1~7G之间，请按需求下载。

   

• 第四步：运行webui.sh脚本，自动下载部分依赖并等待安装完成； 运行脚本的方式：右键单击stable-diffusion-webui文件夹（根目录文件夹），点击“在终端中打开”，然后输入如下代码: ./webui.sh ，敲回车运行：安装预计总占用空间3~4G左右，一般在30分钟内可完成。⛔ 卡在Couldn't Install Torch选项上了？打开stable-diffusion-webui（根目录）/modules文件夹，找到一个叫launch_utils.py的脚本文件，右键使用文本编辑一类的文档软件打开。通过搜索（torch command等字段）或下拉查找，找到这样一段代码，在**“torchversion==xxx”后面手动加上一个“-i <https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/****”**，保存文档关闭再运行即可；>⛔ 卡在Installing GFPGAN/CLIP/Transformer选项上了？

  打开stable-diffusion-webui（根目录）/modules文件夹，找到一个叫launch_utils.py的脚本文件，右键使用文本编辑一类的文档软件打开。

   

  通过搜索（GFPGAN等字段）或下拉查找，找到这样一段代码下载，在每一个**“https://github.com/”**前面手动加上一个**“https://ghproxy.com/”**（一共应该要添加7~8个），保存文档关闭再运行即可；

   

• **第五步：等待安装完成，看到“Running on Local URL”**一类的字样后，复制其后的链接在浏览器中打开，即可进入WebUI；
• 默认链接是**http://127.0.0.1:7860/**，如不显示，可以尝试输入这个地址到浏览器中打开；在Mac终端中，还可以选中右键直接”打开链接“。
• 第六步（可选）：按照第8课里的相关指引，安装汉化文件、部分基础扩展和进阶扩展： ⛔ **建议安装：**中文本地化补丁（汉化），图库浏览器，Tag Autocompletion（提示词补全）；https://www.bilibili.com/video/BV1hz4y1a76M/
• 以后每次运行程序：按第四步中所示方式，运行webui.sh脚本即可。

Q：自主部署的情况下，如何进行版本更新？

A：请按如下步骤操作：

• 在根目录打开命令行/终端：按 安装攻略 中的步骤操作，不赘述。
• 输入版本更新代码：依次输入如下的三行代码，敲回车运行。（如未对本地文件进行编辑更改，也可以直接输入“Git pull”拉取）
  • git fetch --all：获取远程仓库的最新信息
  • git reset --hard origin/master：强制将本地分支重置为远程 master 分支，并放弃本地未提交的更改
  • git pull：从远程仓库拉取更新并合并到当前本地分支
• 运行对应系统的脚本（webui-user.bat / webui.sh），看到如图所示位置的版本号为最新即为成功更新：
  • 注：如果有较长时间没有更新，可以将根目录下的venv文件夹删除，再运行脚本，让它重新下载各项依赖。

Q：自主部署的情况下，如何进行版本回退/切换？

A：请按如下步骤操作：

• 在根目录打开命令行/终端：按 安装攻略 中的步骤操作，不赘述。
• 输入版本切换代码：git checkout -f "版本号"
  • 每一个“版本”都有一个属于它的版本号。输入命令 git tag，就可以获取近期版本更新的代码：
  • 复制其中的某一个版本号，再输入**git checkout -f "版本号"**即可实现版本的切换/回退。如：git checkout -f v1.4.1，即可回退到上一个版本。

第二种方式：使用整合包

**“整合包”**一般指开发者对Automatic1111制作的Stable Diffusion WebUI进行打包并使其程序化的一种方式。使用整合包，一般可以省去一些自主配置环境依赖、下载必要模型的功夫。如果你打算使用整合包，以下是一些我推荐的整合包：

Stable Diffusion整合包推荐

① 秋叶整合包

来自B站 @秋葉Aaaki

公认最适合新手使用的整合包之一，支持一键启动，含可调节多种程序参数的启动器，方便更新管理；

最新版本：V4.3（2023年8月）

夸克盘：https://pan.quark.cn/s/3a32257a7323?pwd=284q 提取码 284q
百度盘：https://pan.baidu.com/s/1YL2K_3aydYBQhflbjKCYWA?pwd=x251 提取码：x251
【sd-webui-aki-v4.3.7z 】SHA1校验码：83F668FD329B244472FB08261CE713F72313B47C

最新版本：V4.2（2023年7月）

具体的训练操作步骤可以参考以前的教程 BV1fs4y1x7p2，训练界面只是把它可视化并且集成了tensorboard与打标，更加方便
百度盘：https://pan.baidu.com/s/1TBaoLkdJVjk_gPpqbUzZFw?pwd=p8uy  提取码：p8uy
夸克：https://pan.quark.cn/s/ec29b91df0c5?pwd=p8uy AutoDL 提取码：p8uy
云端使用教程：https://www.bilibili.com/read/cv24050162 ================================ 视频制作不易，求个三连加关注！！！ 免费的赞也行！！！ ================================ 提取码：p8uy

② 幻灵AI绘画盒子

**来自B站@Harekaze晴风

集成了启动器、版本管理器、插件扩展管理器，内嵌作品展示社区，可以分享展示作品并获取提示词参考。

最新版本：2023年5月

③ 星空整合包

来自B站 @独立研究员-星空

适合有一定基础的朋友，整合包简约但功能全面，搭载多种插件。另外含专门为AMD/Intel显卡优化的版本。

最新版本：2023年4月

V4.2版本整合包（Windows）:

https://www.bilibili.com/video/BV1iM4y1y7oA/

幻灵AI绘画盒子（Windows）：

https://www.bilibili.com/video/BV1Vc411T7Nw/

Nvidia显卡整合包（Windows）：

https://www.bilibili.com/video/BV1bT411p7Gt/

AMD&Intel显卡整合包（Windows）：

https://www.bilibili.com/video/BV1hW4y1R7Nw/

上述整合包资源的下载方式：

点击视频链接，跳转B站视频，展开视频下方的“简介”，即可看到作者提供的下载链接与提取码。

具体的使用方式，请参考对应视频的制作者说明，但一般不会非常困难。

卸载Stable Diffusion

Q：我不想使用了，如何卸载Stable Diffusion？

A：卸载SD的过程主要分为两部分：

• 卸载WebUI： Stable Diffusion安装过程中产生的文件大部分都在WebUI的文件夹内。将前面安装过程中得到的stable-diffusion-webui这一整个文件夹删除，并清空回收站/废纸篓，即可实现“卸载”。
  • 如果你使用的是一些整合包，同样将整个整合包文件夹删除即可。
• 卸载安装依赖：在安装时，一些经由Python下载的依赖（如PyTorch等）会被存储在Python的安装路径或其他C盘文件夹中，需要额外的操作清除：
  • Python依赖：卸载整个Python程序，或者到Python的安装根目录里，删除lib文件夹下的stie-packages文件夹。
    • Python的安装路径可通过右键选单查询。如按默认路径安装，一般在如下位置：C:\Users\（你的用户名）\AppData\Local\Programs\Python\Python310
  • 下载缓存：一些安装过程中通过脚本下载的模型可能会被存储在“我的文档”内的“.cache”文件夹内。同样可以删除。

Q：我把Stable Diffusion安装错了位置/磁盘空间不够用了，需要重新安装吗？

A：不需要。直接剪切stable-diffusion-webui这一整个文件夹，然后把它放到其他盘符/位置，一般都可以直接运行。