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本地 Stable Diffusion：安装和 模型

直接回答

Stable Diffusion 是一个开放权重的图像模型系列，而不是应用程序：需要在本地界面中运行。入门时，选择 SDXL（文件大小为 6.94 GB，8 GB 显存可较为宽裕地运行），在 Fooocus 或 ComfyUI Desktop 中使用；如果使用 Mac，则可在 Draw Things 中使用。SD 1.5 适合显存较小的显卡；2024 年 10 月 22 日公布的 SD 3.5 则适合显存为 12 GB 及以上的显卡。Flux 或 Z-Image 等较新的模型系列主要通过 ComfyUI 运行。

Stability AI 于 2022 年 8 月 22 日宣布公开发布 Stable Diffusion：这是一个能在您自己的电脑上将文本转换为图像的模型，无需账号，也没有生成数量限制。截至 2026 年 9 月 28 日，这个名称涵盖三代模型、四五种可选界面，以及各不相同的许可证。本指南帮助您选择版本和界面，在 Windows、Mac 或 Linux 上完成安装，并了解您有权如何使用生成的图像。

作者： Mohamed Meguedmi·更新于 2026-09-29·已在 Windows、macOS 和 Linux 上测试

#Stable Diffusion是什么？

Stable Diffusion 是一种潜空间扩散模型。它从一张纯噪声图像开始，在您的文本引导下逐步去噪，直到形成一张内容协调的图像。计算在称为潜空间的压缩空间中进行，这也解释了为什么普通消费级显卡就能胜任，而早期的扩散模型需要计算中心。

让它出名的并非单纯的质量表现，而是开放性。2022 年发布时，Stability AI 选择了 CreativeML OpenRAIL-M 许可证，并将其描述为“宽松”、允许商业和非商业用途：权重可以下载、修改和重新训练。已有数千种面向特定用途的变体。Stable Diffusion 不是应用程序，而是一个模型文件，您可以在自己选择的界面中运行它。

这个名称容易造成概念混淆。Hugging Face 上的 SD 1.5 参考仓库目前自称是 RunwayML 旧仓库的镜像，并标明已弃用、与该公司无关。自 2024 年以来，讨论最多的开放图像模型来自其他实验室：Flux、Qwen Image 或 Z-Image。它们可以在相同的界面中运行，但并不叫 Stable Diffusion。

#版本信息及选择建议

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Stable Diffusion 本地运行的三代版本：依据 Stability AI 和 Hugging Face 模型页面整理
版本发布日期主文件原生分辨率较为充裕的显存要点
SD 1.520224.27 GB（v1-5-pruned-emaonly）512 × 5124至6 GB轻量，拥有庞大的变体和 LoRA 库。细节和手部表现仍有改进空间。
SDXL 1.02023年7月6.94 GB (sd_xl_base_1.0)1024 × 10248 GB：Stability AI 宣布在 8 GB 显存上可正常运行良好的起点：质量明显更优，生态系统成熟。
SD 3.52024年10月22日中型：25 亿参数；大型：81 亿参数；大型 Turbo：4 步版本Medium：25万至200万像素；Large：100万像素Medium：9.9 GB，不含文本编码器（Stability AI）。Large：16 位精度下超过 16 GB（我们的计算）。更严格地遵循提示词。许可证不同，请参见下文。

两个细节可以避免购买或下载错误。首先，SD 1.5 有两个文件：v1-5-pruned-emaonly.safetensors（4.27 GB），模型页面描述其使用更少的 VRAM 并适用于推理，以及 v1-5-pruned.safetensors（7.7 GB），用于重新训练。要生成图像，请选择第一个。其次，SD 3.5 Large 拥有 81 亿参数，不能仅凭 Medium 版本的规格来判断：不要指望在 8 GB 显卡上运行它。

如果您刚入门，使用的是配备 8 GB 显存的显卡，请先从 SDXL 开始：它在质量、速度和现有文档之间提供了最佳平衡。如果有 12 至 16 GB 显存，也可以看看 ComfyUI 支持的近期模型：其 README 声明原生支持 Flux.1、Flux.2、Qwen Image 和 Z-Image。

#所需硬件

不同显卡适合运行什么 · 显卡信息来自 QuelLLM 硬件数据库
您的硬件运行效果良好的选项
配备 4 至 6 GB 显存的 NVIDIA 显卡（GTX 1660、RTX 2060、RTX 3050）SD 1.5。基于 SDXL 的 Fooocus 宣布最低要求为 4 GB 显存和 8 GB 内存，并依赖 Windows 的虚拟内存：速度慢，但可以运行。
8 GB 显存的 NVIDIA 显卡（RTX 3060 Ti、RTX 4060、RTX 5060）可流畅运行 SDXL，所需门槛由 Stability AI 公布
配备 12 至 16 GB 显存的 NVIDIA 显卡（RTX 3060 12 GB、RTX 4070、RTX 5070 Ti）SDXL 搭配 LoRA 和图像放大、SD 3.5 Medium、Z-Image Turbo（其模型说明列出 16 GB）、FP8 格式的 Flux
较新的 AMD 显卡（RX 7000、RX 9000）在 Linux 上使用 ROCm 表现良好；在 Windows 上，ComfyUI Desktop 自 2026 年 1 月起提供官方 ROCm 支持
搭载 Apple Silicon 的 Mac所有 M 系列芯片：统一内存充当显存。速度比同档次的 NVIDIA 显卡慢。
无显卡技术上可行，但速度明显更慢：仅用于测试

还需预留磁盘空间。单个SDXL文件大小为6.94 GB，LoRA及变体集合会迅速增长。Fooocus建议，若出现「RuntimeError: CPUAllocator」错误，每个磁盘至少应有40 GB的可用空间。

#安装哪个界面

值得了解的用户界面，截至 2026 年 9 月 28 日的情况
界面适用人群优势限制
Fooocus初学者一个文本输入框、一个按钮，以及精心设置的默认参数；据其 README，从下载到生成第一张图像，点击次数少于三次仅支持 SDXL：项目处于有限的长期支持阶段，只提供错误修复
Forge（lllyasviel仓库）使用选项卡式界面的用户AUTOMATIC1111 的界面，更节省内存，并支持 Flux主分支自 2025 年 6 月以来已无提交；后续开发通过 Forge Neo 等 fork 项目继续
AUTOMATIC1111遵循旧版教程的用户老牌界面，文档最齐全最新版本发布于 2025 年 2 月，不支持 Flux
ComfyUI高级用户和乐于探索的用户原生支持近期模型，工作流可复现，项目非常活跃学习曲线
Draw ThingsMac、iPhone、iPad原生应用，免费版，本地离线计算，支持设备端LoRA训练仅限 Apple 生态系统；存在可选的付费云服务，若希望保持 100% 本地化则应避免使用
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Fooocus：注意防范假冒网站
Fooocus的README文件警告称，搜索其名称时会出现大量虚假网站，并明确指出fooocus.com、fooocus.net、fooocus.ai或fooocus.org均为虚假站点。唯一官方来源是该项目的GitHub仓库。其他软件也适用相同建议：应从仓库入手，而非从广告链接出发。

#各操作系统下最简便的安装途径

  1. 01
    Windows 系统搭配 NVIDIA 显卡
    最快上手的是Fooocus。从官方GitHub页面下载压缩包，解压后运行 run.bat。首次启动时，模型会下载到 Fooocus\models\checkpoints。如果您需要能跟进新模型的工具，则更适合安装ComfyUI Desktop；ComfyUI的README推荐新用户使用它。
  2. 02
    RTX 50 显卡：请检查 PyTorch
    Forge 的一体化压缩包将 CUDA 12.1 和 PyTorch 2.3.1 列为推荐版本。然而，RTX 50 系列显卡需要较新的 PyTorch：AUTOMATIC1111 的一位协作者提到，PyTorch 2.7.0 是首个正式支持这些显卡的版本。在 RTX 50 系列显卡上，建议优先使用 ComfyUI，其文档要求较新的 NVIDIA 显卡使用 CUDA 13.0。
  3. 03
    搭载 Apple Silicon 的 Mac
    从 App Store 安装 Draw Things：其免费版在本地离线计算，无需命令行。如果希望所有数据都留在 Mac 上，请勿启用其云端选项。ComfyUI Desktop 也提供适用于 Apple Silicon Mac 的 macOS 版本。
  4. 04
    Linux 或 AMD 显卡
    ComfyUI 手动安装：克隆仓库、配置 Python 环境、根据显卡选择安装 CUDA 或 ROCm 版本的 PyTorch。详细步骤参见我们的 ComfyUI 指南。Fooocus 也提供通过 Anaconda 的 Linux 安装方式。
  5. 05
    检查 GPU 是否正在工作
    生成过程中，nvidia-smi 命令应显示显存已被占用，且 GPU 使用率接近 100%。如果生成一张图像需要几分钟，就说明该界面正在使用 CPU 运行：这几乎总是因为 PyTorch 版本不合适。

#在哪里找模型，以及哪些模型应避免使用

有两个主要来源。Hugging Face 提供实验室的官方模型。Civitai 汇集了社区版本：微调模型、LoRA、风格变体。LoRA 是一个小型文件，可在不替换原模型的情况下为其添加风格或主题。它必须与正确的模型系列匹配：一个 SDXL 的 LoRA 无法在 SD 1.5 上运行。

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三项注意事项
只下载 .safetensors 文件：该格式的仓库说明，它以“safely (as opposed to pickle)”的方式存储张量，即安全地存储，而不是采用 pickle；旧的 .ckpt 格式则可能在打开时执行代码。接着，阅读每个社区模型的说明，因为许多模型的训练内容禁止商业使用，或其商业使用在法律上存在不确定性。最后，选择正确的文件：对于 SD 1.5，“emaonly”变体用于生成，另一个用于重新训练。

#编写一个有效的提示词

描述画面，不要下命令
这些模型不遵循指令。“一位年长女性的肖像，窗光，85 毫米镜头，浅景深”这样的描述有效；“给我生成一张漂亮的照片”这样的指令则无效。
用英文撰写
SD 1.5 的模型卡注明“Language(s): English”，并使用冻结的 CLIP ViT-L/14 文本编码器。模型也能理解法语，但理解得不如英语细致。
先描述主体，再描述场景，最后描述风格
顺序很重要：最先出现的内容权重最大。
负向提示
它列出您不希望看到的内容。主要适用于 SD 1.5 和 SDXL；对于较新的模型，请查看其模型卡，确认它是否会考虑负面提示词。
保留种子
相同的种子、相同的设置，就会得到相同的图像。比较两个提示词时，请固定种子，每次只改动一处。

#许可证与商业使用

三代模型的许可证，依据 Stability AI 发布内容及 Hugging Face 说明文档
模型许可证图像的商业使用
SD 1.5CreativeML OpenRAIL-M允许：Stability AI 将该许可证描述为允许商业和非商业用途的宽松许可证，但许可证中列有基于伦理的使用限制
SDXL 1.0CreativeML OpenRAIL++-M允许，遵循相同原则
SD 3.5Stability AI社区许可非商业用途可免费使用；年营业额不超过 100 万美元时，商业用途也可免费使用。超过这一门槛，需联系 Stability AI 获取企业许可证。您保留所生成图像的所有权。

模型许可证并不涵盖所有内容。生成图像的著作权以及对真实人物图像的使用，属于您所在国家的法律范畴，而非软件许可证的范围。本指南仅描述作者发布的许可证，不构成任何法律建议。

#FAQ

FAQ
Stable Diffusion 免费吗？+
是的。模型可免费下载，运行模型的界面都是开源的。本地使用时，您无需支付订阅费或购买使用点数，只需承担硬件和电费。许可方面有一个例外：SD 3.5 在年营业额不超过 100 万美元时可免费用于商业用途，超过这一金额则需要企业许可证。也有付费在线服务，但并非必需。
能否在没有显卡的情况下使用Stable Diffusion？+
技术上是可行的，但生成速度会明显变慢。实际使用中，建议配备一张 NVIDIA 8GB 显存的显卡以支持 SDXL，Stability AI 宣布的正确运行阈值，或配备 Mac Apple 芯片。Fooocus 可在 Windows 系统下降至 4GB 显存和 8GB 内存，但会牺牲速度。若无 GPU，仅建议进行少量测试图像的尝试。
在 SD 1.5、SDXL 和 SD 3.5 之间应选择哪个版本？+
首次尝试可选 SDXL：8 GB 显存就足够，生态也已成熟。如果显卡有 4 至 6 GB 显存，可选择 SD 1.5，但图像效果较为有限。根据 Stability AI，SD 3.5 Medium 需要 9.9 GB 显存，且不包括文本编码器：应将其留给显存为 12 GB 及以上的显卡，或需要更好遵循提示词的情况。
我的图片会保持私密吗？+
是的，只要您保持本地运行：提示词和图像就不会离开您的机器。Draw Things 宣称其免费版可离线运行，ComfyUI 的 README 也说明，其核心不会在未经请求的情况下下载任何内容。可能的数据泄露只会来自您启用的在线选项或恶意扩展：请从官方仓库安装。
使用Stable Diffusion还是Flux？+
Stable Diffusion 仍然更轻量，相关文档也更丰富：SDXL 可在 8 GB 显存中运行。Flux.1 dev 的全精度版本大小为 23.8 GB，Comfy-Org 的 FP8 检查点大小为 17.2 GB，因此更适合显存为 12 至 16 GB 或更大的显卡。如果您的显卡性能足够，可选择 Flux，以获得更忠实于提示词的结果；否则选择 SDXL，它拥有最丰富的 LoRA 生态系统。
可以在Mac上使用Stable Diffusion吗？+
可以，适用于搭载 Apple Silicon 芯片的设备。Draw Things 的免费版可在 Mac、iPhone 和 iPad 上离线计算。ComfyUI Desktop 也有 macOS 版本，AUTOMATIC1111 的 wiki 记录了 Mac 上的安装方法，但训练仍然非常缓慢。同档次的 NVIDIA 显卡仍然更快，不过一台 Mac 就足够用来学习。
可以出售生成的图像吗？+
通常可以，但取决于具体模型。采用 OpenRAIL 许可证的 SD 1.5 和 SDXL 允许商业用途，但有使用限制。SD 3.5 在年营业额低于 100 万美元时可免费使用。也请阅读您添加的社区模型和 LoRA 的模型说明，并记住，生成图像的版权问题由您所在国家的法律管辖。
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