Stable Diffusion本地运行需NVIDIA显卡(≥4GB显存)、8GB内存、60GB SSD空间;推荐Windows平台,Python 3.10.6/3.10.12与Git≥2.40为强制环境;显存优化须设上限85%、启用xFormers、禁用TensorRT。
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Stable Diffusion本地运行对硬件存在明确门槛,低于该门槛将无法启动或频繁报错。显卡是核心依赖组件,必须为NVIDIA品牌,且驱动需支持CUDA。
1、显卡:必须为NVIDIA显卡,显存不低于4GB;低于此值将无法加载基础模型。
2、内存:系统内存至少8GB;若使用高清修复、ControlNet等插件,建议不低于16GB。
3、硬盘:需预留60GB以上可用空间(含模型、VAE、Lora、插件及缓存),推荐SSD固态硬盘以加快加载速度。
4、CPU:仅需支持64位的多核处理器,无特殊型号要求;但若显卡性能较弱,CPU将承担部分预处理任务,建议避免老旧单核或赛扬系列。
根据实际出图效率、分辨率支持与多任务稳定性,提供三档可落地的配置方案,均基于2025年主流硬件实测反馈。
1、入门级(预算约6000元内):RTX 3060 12GB + 16GB DDR4 + Win11 64位;可稳定生成768×768图像,平均耗时约25–40秒/张,支持基础LoRA与Inpainting。
2、主力级(预算约9000元):RTX 4070 Super 12GB + 32GB DDR5 + Win11 64位;支持1024×1024高清出图,启用xFormers后耗时压缩至10–18秒/张,兼容ControlNet+Refiner双模型流水线。
3、专业级(预算12000元+):RTX 4090 24GB 或 RTX 5090D(发布版) + 64GB DDR5 + PCIe 5.0 SSD;可无压力运行SDXL-Lightning、Turbo等高速模型,支持4K分幅渲染及实时多模型切换。
macOS虽可运行Stable Diffusion,但受限于Metal后端适配与插件生态,多数WebUI功能与第三方扩展不可用,尤其涉及训练、LoRA微调、AnimateDiff等模块。
1、Mac用户若坚持本地部署:须使用M1/M2/M3芯片且内存不低于16GB统一内存,系统版本≥12;仅支持基础txt2img与img2img,禁用xFormers及TensorRT加速。
2、Windows用户优势明确:全插件兼容、CUDA加速完整、一键整合包成熟(如秋叶整合包)、显存优化选项丰富,强烈建议优先选择Windows 10/11 64位系统。
即使硬件达标,不当的显存配置仍会导致爆显存(CUDA out of memory)错误。以下为WebUI中必须核查的三项设置:
1、在设置→Stable Diffusion→“显存优化”中,将“总显存占用上限”设为实际显存的85%(如12GB卡设为10240MB),留出系统与UI交互余量。
2、务必开启xFormers(位于同一页面底部开关),该选项可降低30–50%显存占用并提升推理速度。
3、禁用“启用TensorRT”选项(除非已手动编译适配模型),默认状态下该选项易引发兼容性崩溃,非高级用户不建议启用。
Stable Diffusion WebUI底层依赖特定版本的Python解释器与Git命令行工具,版本不符将导致启动失败或模型加载中断。
1、Python版本必须为3.10.6或3.10.12(严禁使用3.11及以上或3.9及以下);安装时必须勾选“Add Python to PATH”。
2、Git必须安装官方最新稳定版(≥2.40),路径不得含中文或空格;验证方式为在CMD中输入git --version并回车,返回版本号即成功。
3、若已安装旧版Python,请先彻底卸载,再清理注册表项及残留文件夹(如C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Python),否则PATH冲突将导致WebUI无法识别解释器。
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