Stable Diffusion WebUI 从安装到实战：原理、部署与问题全解

Stable Diffusion 原理、介绍及 WebUI 安装指南

一、Stable Diffusion 原理及介绍

Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）的文本到图像生成人工智能模型，由 Stability AI 主导开发，于 2022 年发布。其核心原理是通过"扩散过程"的逆过程实现图像生成：

扩散过程：从一张清晰图像开始，逐步添加高斯噪声，最终将图像转化为完全随机的噪声
逆扩散过程：模型学习从纯噪声中逐步去除噪声，结合文本提示（Prompt）的语义信息，最终生成符合描述的清晰图像

该模型的优势在于：

开源可访问性：允许研究者和开发者自由使用和修改
高质量生成：能生成具有细节和艺术感的图像
灵活性：支持文本生成图像、图像修复、风格迁移等多种任务
资源友好性：相比早期扩散模型，通过潜在空间（Latent Space）计算大幅降低了硬件需求

Stable Diffusion WebUI 是基于 Stable Diffusion 模型的可视化操作界面（以 AUTOMATIC1111 版本最为流行），提供了直观的参数调整、模型管理和图像生成功能，让非专业用户也能便捷使用该模型。

具体可以参见这篇文章，原理介绍的比较清晰：https://zhuanlan.zhihu.com/p/628714183

二、Stable Diffusion WebUI 安装步骤

1. Conda 设置清华源

bash 复制代码

conda config --show channels
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

2. 创建并激活 conda 环境

bash 复制代码

conda create -n sdw python=3.10
conda activate sdw

3. pip 设置清华源

bash 复制代码

pip config list
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 下载源码并切换分支

bash 复制代码

# 国内源克隆（推荐）
git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

# 进入目录并切换版本
cd stable-diffusion-webui/
git checkout v1.10.1

5. 配置模型下载路径

修改 ./modules/sd_models.py 文件，指定模型下载地址（解决网络限制问题）：

python 复制代码

161     else:
162         model_url = f"http://192.168.1.10/data/model/SD/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"
163         expected_sha256 = '6ce0161689b3853acaa03779ec93eafe75a02f4ced659bee03f50797806fa2fa'

模型可通过以下方式获取：

官方地址：https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
局域网地址：http://192.168.1.10/data/model/SD/v1-5-pruned-emaonly.safetensors

6. 安装 CLIP 模型

bash 复制代码

# 创建目录
mkdir -p ./openai/
cd ./openai/

# 下载 CLIP 模型（局域网方式）
wget http://192.168.1.10/data/model/SD/clip-vit-large-patch14.tar.gz

# 解压
tar -zxvf clip-vit-large-patch14.tar.gz

# 返回主目录
cd ..

7. 安装 Python 依赖

bash 复制代码

pip install -r requirements_versions.txt

8. 允许 root 用户执行

修改 webui.sh 第 74 行：

bash 复制代码

73 # this script cannot be run as root by default
74 can_run_as_root=1

9. 解决 CLIP 安装超时问题

由于网络限制，直接安装 CLIP 可能失败，可通过以下方式解决：

bash 复制代码

# 方法1：手动下载并安装
wget http://192.168.1.10/data/soft/CLIP-d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip
pip install CLIP-d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip

# 方法2：修改源码中的下载地址
vi ./modules/launch_utils.py
# 将第345-346行修改为：
# clip_package = os.environ.get('CLIP_PACKAGE', "http://192.168.1.10/data/soft/CLIP-d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip")

10. 解决 TCMalloc 依赖问题

bash 复制代码

# 安装依赖
apt-get update
apt-get install google-perftools -y

# 配置环境变量
echo "export LD_PRELOAD=\"/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc.so.4.5.3\"" >> /etc/profile
source /etc/profile

11. 执行安装

bash 复制代码

bash webui.sh

成功安装后会显示类似以下信息：

复制代码

Loading weights [6ce0161689] from /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
Creating model from config: /root/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml
Applying attention optimization: Doggettx... done.
Model loaded in 3.5s (load weights from disk: 0.8s, create model: 0.8s, apply weights to model: 1.5s, calculate empty prompt: 0.2s).

三、服务配置与访问

1. 设置开机启动

创建服务文件 /etc/systemd/system/sdw.service：

ini 复制代码

[Unit]
Description=Stable Diffusion WebUI Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
StandardOutput=file:/var/log/sdw.log
StandardError=file:/var/log/sdw.log
WorkingDirectory=/root/stable-diffusion-webui/
ExecStart=/bin/bash -c 'source /root/miniconda3/bin/activate && conda activate sdw && bash /root/stable-diffusion-webui/webui.sh'
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启用服务：

bash 复制代码

systemctl daemon-reload
systemctl restart sdw
systemctl enable sdw

2. 端口转发配置

方法1：SSH 端口转发

bash 复制代码

ssh -L 192.168.1.63:7860:127.0.0.1:7860 root@192.168.1.63

方法2：HAProxy 转发

bash 复制代码

# 安装 HAProxy
apt install haproxy -y

修改配置文件 /etc/haproxy/haproxy.cfg，添加以下内容：

复制代码

listen haihe_proxy_gateway_https
  mode tcp
  bind  192.168.1.64:80  # 替换为实际IP
  balance roundrobin
  option tcpka
  option tcplog
  server hostname 127.0.0.1:7860 check inter 2000 rise 2 fall 5

启动服务：

bash 复制代码

systemctl enable haproxy
systemctl start haproxy

通过 http://192.168.1.64/ 访问（替换为实际IP）

四、模型管理与使用

1. 模型下载与安装

推荐从以下平台下载高质量模型：

Hugging Face：https://huggingface.co/models
Civitai：https://civitai.com/models

下载后将模型文件（通常为 .safetensors 或 .ckpt 格式）放入目录：

复制代码

/root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

在 WebUI 界面中刷新模型列表即可选择使用。

2. 基础使用示例

正向提示词（Prompts） ：1girl, face, white background
反向提示词（Negative Prompts） ：(worst quality:2), (low quality:2), lowres, watermark

反向提示词用于排除不想要的特征（如低质量、水印等）。

五、常见问题解决

1. 缺少 xdg-open 错误

bash 复制代码

apt install xdg-utils desktop-file-utils -y

2. 本地访问代理问题

bash 复制代码

export no_proxy="localhost, 127.0.0.1, ::1"

六、汉化配置

进入 WebUI 的 "Extensions" 选项卡
点击 "Install from URL"，输入仓库地址：https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
点击 "Install"，安装完成后重启界面
进入 "Settings" → "User interface"，在 "Localization" 中选择 "Chinese-All" 或 "Chinese-English"
点击 "Apply settings" 并 "Reload UI" 完成汉化