Stable Diffusion是一款功能异常强大的AI图片生成器。它不仅支持生成图片，使用各种各样的模型来达到你想要的效果，还能训练你自己的专属模型。
Stable Diffusion WebUI使得Stable Diffusion有了一个更直观的用户界面，更适合新手用户。
注意事项
运行Stable Diffusion需要消耗较大的资源，对显卡的要求尤其高（至少4GB的VRAM）。
如果你没有较好的硬件资源, 以下介绍几个可以获取免费硬件资源的平台:
百度飞桨（https://aistudio.baidu.com/）
Kaggle（https://www.kaggle.com/）
谷歌Colab(https://colab.research.google.com/)
Step1：安装需要的程序
Git
首先，我们需要安装Git。对于我们下一步的克隆来说，这是一个必不可少的工具。
Windows的安装程序可以拷贝网址下载:
https://registry.npmmirror.com/-/binary/git-for-windows/v2.38.1.windows.1/Git-2.38.1-64-bit.exe
Python
然后，我们需要安装Python 3.10。这是官方文档上指定的版本，Windows的安装程序可以拷贝以下网址下载:
https://mirrors.huaweicloud.com/python/3.10.9/python-3.10.9-amd64.exe
注意：
Windows下安装Python时，请务必勾选“Add Python to PATH”,将Python执行路径添加到PATH环境变量中。
如果你选择的是自定义安装，请务必在安装组件选择中勾选PIP（PIP 是Python的包管理工具）。
Nvidia CUDA
注意：
CUDA需要搭配Nvidia显卡驱动进行安装和使用。如果你使用的是AMD显卡，则需要使用Ort。
在安装CUDA之前，请确保你已安装Nvidia显卡驱动。不同的驱动版本固定搭配不同的CUDA版本。
Windows下，在这里下载安装：https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe
在Windows下，安装CUDA一般只用根据安装程序的提示就可以安装了。如果你不想安装太多冗余的东西，则可以只在安装选项中勾选Runtime和Development（如果你不知道如何操作，可以在安装完成后再在系统设置中卸载）。
PyTorch
PyTorch也是Stable Diffusion不可缺少的依赖包，它主要用于拓展CUDA的功能。
就像不同的Nvidia驱动版本固定搭配不同的CUDA版本一样，不同的Torch版本也固定搭配不同的CUDA版本使用（例如: 使用PyTorch-1.13.1+CUDA11.7）。
pip install torch torchvision torchaudio –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
如果你使用的是不同版本的CUDA，你可能需要去https://pytorch.org/get-started/locally/查看你对应的Torch安装版本及安装命令（如下图）。
Step2：克隆Stable Diffusion+WebUI
打开Windows终端（Powershell，不是CMD）。首先，检查磁盘的剩余空间（一个完整的Stable Diffusion大概需要占用30~40GB的剩余空间），然后进到你选好的磁盘或目录下:
cd D: # 此处替换成你想要克隆的地址然后使用Git克隆AUTOMATIC1111的stable-diffusion-webui :
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git克隆完成后，进入到克隆好的目录。
cd .stable-diffusion-webuiStep3：安装和配置WebUI
配置PIP源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 这里你也可以选择其它的PIP源进行更换安装Stable Diffusion和WebUI所需的PIP包。执行下列命令后耐心等待安装完成。
pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前，请检查你的剩余磁盘空间然后我们执行“webui-user.bat”。
.webui-user.bat 根据配置优化Stable Diffusion
直至目前，Stable Diffusion的基本框架已经被我们安装好了。但是根据我们配置的不同，还需要做一些简单的设置。
在Windows下，打开webui-user.bat
将全部内容替换为：
@echo off
set PYTHON=C:pythonpython.exe
set GIT=set VENV_DIR=venv
set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --autolaunch --deepdanbooru --xformers
call webui.bat注：此处的“–medvram”是针对6GB及以上显存的显卡优化的，根据显卡配置的不同，你还可以更改为“–lowvram”（4GB以上）、“–lowram”（16GB以上）或者删除此项（无优化）。此外，此处的“–xformers”选项可以开启Xformers。加上此选项后，显卡的VRAM占用率就会相较原来减少一半，能大幅提升图片生成效率。
Step4：下载Stable Diffusion模型
模型相当于Stable Diffusion的核心。在没有模型的情况下，Stable Diffusion是无法启动的。
所以，我们需先下载模型。Hugging Face（https://huggingface.co）是学习使用Stable Diffusion的不可或缺的平台。
你可以从此网站的Model版块中搜索你需要的模型名称来下载模型。
Stable Diffusion的模型后缀名一般为ckpt。偶尔，模型也会附带VAE（.vae.pt）或配置文件（.yaml）。我们需要把ckpt模型、VAE以及配置文件放在models目录下的Stable-diffusion目录中。
注意：如果一个模型附带配置文件或者VAE，你则需要先把它们的文件名改为相同的文件名，然后再放入目录中，否则这个模型的配置可能无法正确读取，影响图片生成效果。
Step5：配置你的Stable Diffusion WebUI
模型配置完成后，重新回到克隆目录中。
cd D:stable-diffusion-webui
运行webui-user.bat。
.webui-user.bat
如果你的终端显示的内容与下图相符，那么恭喜你，Stable Diffusion WebUI的基本框架安装成功了！
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