【笔记】重建 Stable Diffusion WebUI 虚拟环境实录

一次"假激活"排雷小结

本文基于 Windows + Conda 场景，记录项目整体搬迁后，因"假激活"导致依赖错装，最终重建 .venv 的全过程。命令已拆行，复制后改路径即可用。

1 背景：项目搬家后的"假激活"

Stable Diffusion WebUI

原目录：F:\StableDiffusion
新目录：G:\PythonProjects2\stable-diffusion-webui
现象：PyCharm Terminal 显示 (.venv)，但

cmd 复制代码

  where python

并没有当前项目下的 .venv\Scripts\python.exe，pip 安装的包实际落到全局 Conda 环境，WebUI 启动可能会报各种 ModuleNotFoundError。

已备份 requirements20251008.txt 文件。

2 重建步骤

步骤总览

步骤	命令 & 输出
0. 删旧环境	直接资源管理器删掉 `.venv` 整个文件夹。
1. 进入项目	`cd G:\PythonProjects2\stable-diffusion-webui`
2. 用 conda 基础 Python 新建 venv	`conda activate py311` `python -m venv --copies .venv`
3. 手工激活	`.\.venv\Scripts\Activate.bat` 提示符出现 `(.venv)`
4. 退出 conda 避免干扰	`conda deactivate` 此时只剩 `(.venv)` 前缀
5. 验证真假激活	`where python` 第一行必须是 `G:\PythonProjects2\stable-diffusion-webui\.venv\Scripts\python.exe`
6. 升级三件套	`python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/` 从 pip 24.0 → 25.3，setuptools 65.5 → 80.9，wheel 0 → 0.45.1
7. 安装 PyTorch CUDA 12.6	`pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 --force-reinstall` 2.7 GB 轮子 3.2 MB/s 约 15 min 完成
8. 批量装依赖（183 个）	`pip install -r requirements20251008.txt --no-deps -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/` 含 `depth_anything*`、`handrefinerportable`、`onnxruntime-gpu` 等编译轮，全程无报错
9. 额外 llama-cpp	`pip install llama-cpp-python --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121` 50 MB 源码包 1 min 编译完成
10. 启动 WebUI	`.\webui-user.bat` 输出节选： `Python 3.11.13

以下每段均可单独复制，路径请按需替换实际路径。

分解实录

2.1 进入项目根目录

cmd 复制代码

cd /d G:\PythonProjects2\stable-diffusion-webui

2.2 删除旧环境（如存在）

cmd 复制代码

rmdir /s /q .venv

2.3 用 Conda 的 Python 新建 venv------基于 EPGF 架构

【EPGF 白皮书】路径治理驱动的多版本 Python 架构------ Windows 环境治理与 AI 教学开发体系

cmd 复制代码

:: 先激活你本地已有的 conda 基础 python3.11 环境（基于EPGF架构的父级环境）
conda activate py311

::基于父级环境创建解耦的本地虚拟环境， --copies 避免符号链接断链
python -m venv --copies .venv

2.4 激活并退出 Conda，保持 PATH 干净

cmd 复制代码

.\.venv\Scripts\activate.bat
conda deactivate

EPGF 架构的又一好处是：可以在系统中任意切换 Python 版本并实现灵活调用，同时保持整个系统架构的长期稳定性！

Python 多版本与开发环境治理架构设计

【终极实战】Conda/Poetry/Virtualenv/Pipenv/Hatch 多工具协同 + Anaconda×PyCharm：构建 Python 全版本栈隔离体系与虚拟环境自动化管理指南

2.5 验证是否真激活

cmd 复制代码

where python

或 powershell 中的命令：

powershell 复制代码

where.exe python

期望首行：

复制代码

G:\PythonProjects2\stable-diffusion-webui\.venv\Scripts\python.exe

2.6 升级三件套

cmd 复制代码

python -m pip install -U pip setuptools wheel -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2.7 安装指定版本 PyTorch（CUDA 12.6）

PyTorch 官网旧版命令列表页面

cmd 复制代码

pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 --force-reinstall

验证PyTorch深度学习环境Torch和CUDA还有cuDNN是否正确配置的命令

2.8 批量恢复依赖（需提前备份好 requirements 清单）

cmd 复制代码

pip install -r requirements20251008.txt --no-deps -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

如遇卡住的安装，先注释掉该行，记下来，然后另外手动安装

2.9 （可选）llama-cpp-python （CUDA支持）

cmd 复制代码

pip install llama-cpp-python --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121

2.10 启动 WebUI

cmd 复制代码

.\webui-user.bat

正常应出现：

复制代码

Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
Model loaded in 2.6s

3 采样验证

文本-生图 20 步日志节选：

cmd 复制代码

100%|████████████| 20/20 [00:02<00:00,  9.8it/s]
Total progress: 100%|████████████| 20/20 [00:01<00:00, 15.5it/s]

CUDA 占用 ≈ 6.3 GB，环境重建成功。

4 一键自检脚本

保存为 check_env.bat，双击即可：

cmd 复制代码

@echo off
echo === 当前解释器 ===
where python
echo.
echo === pip 指向 ===
where pip
echo.
echo === torch 路径/版本 ===
python -c "import torch,sys,os;print('torch ver:',torch.__version__);print('torch file:',torch.__file__);print('venv root:',sys.prefix)"
pause

若第一行不是 .venv\Scripts\python.exe，需重新激活或重建。

5 小结

(.venv) 前缀 ≠ 真正切换了解释器；where python 是金标准。
项目迁移后最好加 --copies 重建 venv，避免符号链接失效。
日常留一份 pip freeze > requirements2025xxxx.txt，恢复环境最省心。
国内装 PyTorch 优先官方 CUDA index + 国内 PyPI 镜像，速度翻倍。

至此，"假激活"排雷完成，祝炼丹顺利！