本地部署 Stable Diffusion
时间: 2025-02-23 20:26:55 浏览: 85
### 部署 Stable Diffusion 模型
#### 创建并激活 Conda 虚拟环境
为了确保依赖项管理得当,建议创建一个新的 Conda 环境来运行 Stable Diffusion。这可以通过以下命令完成:
```bash
conda create -n stable-diffusion python=3.8
conda activate stable-diffusion
```
此操作会建立一个名为 `stable-diffusion` 的新虚拟环境,并将其激活以便后续安装所需的库文件[^2]。
#### 获取源码与配置工作区
接着需要获取最新的 Stable Diffusion 仓库副本。可以使用 Git 或者直接下载 ZIP 文件解压至目标位置作为开发根目录。进入该目录后继续下一步骤的操作。
#### 安装必要的 Python 库
在项目的根目录内执行如下指令以加载所有必需的 Python 包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
上述命令读取当前文件夹下的 `requirements.txt` 列表并将其中指定版本号的所有包都安装到之前创建好的 Conda 环境中去[^3]。
#### 下载预训练模型权重
对于图像生成任务而言,还需要额外下载官方发布的预训练模型参数文件 (通常是 `.ckpt`) 并重命名为 `model.ckpt` 放置在一个特定子目录结构之下,例如:
- Windows: `D:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\model.ckpt`
这个路径可以根据个人喜好调整,但要保证 WebUI 工具能够正确识别所放置的位置[^1]。
#### 启动服务端口监听
最后一步就是启动应用程序服务器了,在终端输入下面这条语句即可让程序开始提供 HTTP API 接口供客户端调用:
```bash
python webui.py --listen
```
此时应该可以在浏览器地址栏访问 http://localhost:7860 来查看图形界面版的应用实例[^4]。
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