Stable Diffusion本地部署攻略，让你实现AI生成图片自由

本地部署 Stable Diffusion 前，先得看看电脑硬件够不够格。这东西对显卡要求挺高的，最好是 NVIDIA 的显卡，显存至少 4GB，当然越大越好。内存的话，至少 16GB，要是能上 32GB 就更稳了。硬盘得留够 60GB 以上的空间，用 SSD 会更快。

要是你的电脑配置不太够也别慌，现在有不少优化方案。比如说秋叶整合包，专门为低配置电脑做了优化，就算显卡性能一般，也能跑起来，就是生成图片的速度可能会慢一些。

安装前还得先装两个工具，Python 和 Git。Python 得是 3.10.6 版本及以上，安装的时候记得勾选 Add Python to PATH，这样才能在命令行里用 Python 命令。Git 主要是用来下载和更新 Stable Diffusion 的相关内容，直接装默认路径就行。

第一步，下载秋叶整合包。这个包把 Stable Diffusion 和需要的工具都打包好了，直接解压到非 C 盘的根目录，比如 D 盘或者 E 盘，别放 C 盘占系统资源。

解压完双击 A 启动器.exe，会弹出用户协议，手动输入协议内容保存。接着可能会提示安装.Net 控件，按照提示装好就行。安装好之后，启动器的界面就出来了。

在启动器里，先把参数设置好。显存优化根据自己显卡的显存来选，别超过实际显存。xFormers 一定要打开，能大大改善内存消耗和速度。WebUI 界面可以调成深色模式，晚上用着更舒服。

设置好之后点击一键启动，第一次启动会比较慢，得等一会儿。等看到一个本地地址，比如http://localhost:7860，就说明 Stable Diffusion 启动成功了，打开浏览器输入这个地址就能用了。

提示词是生成图片的关键。正向提示词要尽量详细，把你想要的画面描述清楚，比如 “一个穿着古装的美女站在桃花树下”。排除词可以用来去掉不想要的元素，像 “低质量、缺手指” 这些。

提示词的顺序也很重要，越靠前的关键词权重越大。还可以用 Ctrl + 上下键来调整关键词的权重，每次调整 0.1，建议控制在 0.7-1.4 之间。

采样方法有好几种，Euler a 生成速度快，适合画二次元、小场景；DPM++2S a Karras 生成的细节多，适合写实人像和复杂场景；DDIM 则适合尝试超高步数，叠加更多细节。

随机种子能锁定生成图像的初始状态，输入一个数值，每次生成的图像只会有微小变化，方便调试和优化。要是输入 - 1 或者点击骰子按钮，生成的图像就是完全随机的。

生成图片的时候，要是提示图像尺寸错误，检查一下长和宽是不是 8 的倍数，不是的话调整一下。要是遇到 “'Image' object is not subscriptable” 报错，在扩展里把 comfyUI 插件关掉就行。

ControlNet 插件版本不一致的话，更新一下插件就能解决。提示词用太多高质量词汇导致生成失败，那就适当减少一些，别给系统太大压力。

另外，生成的图片要是出现人物结构奇怪的情况，可能是模型的 NSFW 过滤器误判了，或者数据集的问题。可以尝试调整提示词，或者换个模型试试。

想让生成速度更快，可以试试 cross-attention 优化，在设置里选择 xFormers 或者 Pytorch 的 scaled-dot-product attention。token merging 也能加速生成，不过可能会影响图像的 reproducibility，用的时候注意一下。

模型管理也很重要，基础模型、embeddings、Lora 模型、VAE 都有各自的存储路径。比如说基础模型放在 models/Stable-diffusion，Lora 模型放在 models/Lora，加载不同的 VAE 能改变图片的滤镜效果。

要是遇到模型兼容性问题，启动器里的版本管理可以切换插件的版本，解决旧版本模型和新版本插件不兼容的问题。

Stable Diffusion 虽然强大，但也要注意伦理问题。别生成侵犯他人隐私或者违法的内容，平台也在加强审查，违规内容会被过滤掉。

还有，模型的训练数据可能存在偏差，生成的图片有时候会不符合预期，多调整提示词和参数，慢慢就能找到规律。

总之，本地部署 Stable Diffusion 并不难，按照步骤来，遇到问题多查资料，很快就能上手。自己掌握模型，生成图片更自由，还能保护隐私，赶紧试试吧！

该文章由diwuai.com第五 ai 创作，第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库
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