Stable Diffusion 本地部署完全教程

为什么本地部署

• 无限出图(不烧 Midjourney 订阅)
• 模型随便用(NSFW、动漫、真人都可以)
• 隐私保护(数据不出本地)
• 可训练专属 LoRA

硬件要求

最低配置

• 显卡: NVIDIA 6GB 显存
• 内存: 16GB
• 硬盘: 30GB SSD

推荐配置

• 显卡: RTX 4070 (12GB) 或 4090 (24GB)
• 内存: 32GB
• 硬盘: 100GB NVMe SSD

苹果电脑

M1/M2/M3 都可以(MPS 加速),速度比 N 卡慢 50%。

两种安装方式

方式 1: ComfyUI(推荐)

节点式工作流,适合喜欢 DIY 的人。

```bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI pip install -r requirements.txt python main.py

浏览器打开 http://127.0.0.1:8188

```

方式 2: WebUI AUTOMATIC1111

传统界面,功能最全。

```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui ./webui.sh ```

模型下载

基础模型(必选)

存放路径: `models/Stable-diffusion/`

推荐下载源

• Civitai.com: 模型社区,大量优质模型
• HuggingFace: 官方模型

5 个必备插件

1. ControlNet: 用线稿、深度图、姿态图精确控制
2. LoRA 加载器: 加载轻量微调模型
3. ADetailer: 自动修复面部/手部
4. Ultimate SD Upscale: 高清放大
5. AnimateDiff: 生成短视频

核心参数详解

Sampler(采样器)

• Euler: 快速,质量够用
• DPM++ 2M Karras: 推荐,平衡
• DPM++ SDE Karras: 高质量,慢

Steps(步数)

• 20-30: 日常够用
• 50+: 提升不大,耗时翻倍

CFG Scale(提示词相关性)

• 7: 默认
• 3-5: 更自由
• 10-15: 更严格遵循

提示词模板

``` [主体描述], [场景], [光线], [镜头], [风格], [画质词] ```

质量词(必备)

``` masterpiece, best quality, ultra-detailed, 8k, highres ```

负面提示词

``` lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers ```

显存不够怎么办

1. 开启 `--xformers`

节省 30% 显存。

2. 用 FP16

``` --no-half-vae ```

3. 用 Tile VAE

大图分块解码,8GB 也能出 4K。

4. 用 SD 1.5 而不是 SDXL

1.5 模型 4GB 显存就能跑。

实战工作流

真人照片

基础模型: RealisticVision V5

二次元

基础模型: Anything V5 / Counterfeit

国风

基础模型: GhostMix / 3DKX

总结

本地部署 Stable Diffusion 是 AI 时代最值得投入的技能之一。 先从 FLUX.1 开始,质量最强,生态也成熟。