Stable Diffusion 是开源的 AI 图像生成模型，可以在你自己的电脑上运行，完全免费、无内容审查。本文教你如何在本地部署。
为什么选择本地部署？
| 对比维度 | 本地部署 | 在线服务 |
|---|---|---|
| 费用 | 免费 | $10-30/月 |
| 隐私 | 完全本地 | 图片上传到服务器 |
| 审查 | 无限制 | 有内容过滤 |
| 灵活性 | 可装各种插件 | 功能固定 |
| 速度 | 取决于显卡 | 取决于服务器 |
硬件要求
最低配置
- 显卡：NVIDIA GTX 1060 6GB 或更高
- 内存：16GB RAM
- 硬盘：20GB 可用空间
推荐配置
- 显卡：NVIDIA RTX 3060 12GB 或更高
- 内存：32GB RAM
- 硬盘：50GB SSD
AMD 显卡和 Mac 也能跑，但教程主要针对 NVIDIA。
方法一：Stability Matrix（最简单）
Stability Matrix 是一键安装包，自动管理所有依赖。
- 下载 Stability Matrix
- 安装并打开
- 在「Packages」中选择 Stable Diffusion WebUI
- 点击 Install，等待自动下载
- 安装完成后点击 Launch
整个过程约 10-20 分钟，无需手动配置任何环境。
方法二：ComfyUI（最强大）
ComfyUI 是节点式的 AI 图像工作流工具，灵活性最高。
安装步骤
Windows 用户：
- 下载 ComfyUI 一键包
- 解压到任意目录
- 双击
run_nvidia_gpu.bat
Linux/Mac 用户：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
python main.py
下载模型
基础模型推荐
| 模型 | 特点 | 适合场景 |
|---|---|---|
| SDXL 1.0 | 基础大模型，通用 | 各种风格 |
| Realistic Vision | 照片级写实 | 人物、场景 |
| DreamShaper | 艺术风格 | 插画、概念图 |
| Anything V5 | 动漫风格 | 二次元 |
模型放置位置
- WebUI：
models/Stable-diffusion/ - ComfyUI：
models/checkpoints/
使用技巧
提示词结构
正面提示词（想要的内容）：
masterpiece, best quality, 1girl, detailed eyes, soft lighting, portrait, photorealistic
负面提示词（不想要的内容）：
lowres, bad anatomy, bad hands, cropped, worst quality, jpeg artifacts, watermark
常用参数
| 参数 | 建议值 | 说明 |
|---|---|---|
| Steps | 20-30 | 步数越多细节越多，但边际收益递减 |
| CFG Scale | 7-9 | 越高越贴近提示词，太高会过饱和 |
| Resolution | 512x512 起步 | SD1.5 基础分辨率，可用 Hires fix 放大 |
| Sampler | DPM++ 2M Karras | 速度和质量的平衡选择 |
进阶功能
ControlNet
ControlNet 是革命性的插件，提供精确控制：
- OpenPose：控制人物姿态
- Canny：按边缘线稿生成
- Depth：按深度图控制空间
- IP-Adapter：参考图片风格
LoRA
LoRA 是小型的微调模型，叠加在基础模型上使用：
- 角色 LoRA：固定人物形象
- 风格 LoRA：特定画风
- 服装 LoRA：特定服饰
常见问题
Q: 显存不够怎么办？
A: 使用 --medvram 或 --lowvram 启动参数，会牺牲速度换取更低的显存占用。
Q: 出图速度慢？ A: 生成一张 512x512 的图，RTX 3060 约 5 秒，GTX 1060 约 30 秒。速度取决于显卡，无法软件加速。
Q: 如何更新？
A: 在 WebUI 目录下执行 git pull，ComfyUI 同理。
本地部署 Stable Diffusion 一劳永逸，推荐有独立显卡的用户都试一试。