本文用来记录如何在Win11 下安装Stable Diffusion， 不使用网络上的各种一键安装包, 因为很多安装包各种方式收费， 而且不利用了解Stable Diffusion 的底层技术。

不过这里还是提供一个AUTOMATIC1111提供的官方安装包地址， 方便那些不理解如何安装中Python 和Git 的读者使用， 地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/releases/download/v1.0.0-pre/sd.webui.zip

使用这个安装包， 可以直接跳过安装Python和Git的环节， 不过我没有试过。

我正在使用的笔记本电脑内存32G， 英伟达RTX，笔记本显存16G， 硬件上是可以支持运行Stable Diffusion。

Stable Diffusion 有很多技术细节， 本文只讨论在Windows 11下安装，后续再逐步介绍Stable Diffusion的各种使用技巧。

一、 安装Python

首先要检查Python 版本， 我正在使用的Python 3 版本是3.11，看来要卸载掉。

我是使用Windows Store 安装的，所以要设置-应用里面去卸载：

卸载完成之后，安装Python 3.10.6, 这个需要到Python 官网（ https://www.python.org/downloads/），手工选择3.10.6（https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe）

安装时最好指定Path选项：

安装完成之后，手动安装后验证：

python

本地执行结果：

二、安装Git客户端

因为需要从Github上下载代码，所以需要安装Git 客户端，地址： https://git-scm.com/download/win

选择64位，下载和安装即可：

三、下载Stable Diffusion Web UI

这一步从Github 下载Stable Diffusion Web UI 库， 代码地址： AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

在命令行执行：

git clone git@github.com:AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

下载完成。 我这里在C盘创建了一个新目录， StableDiffusion， 然后在此目录下载代码。

打开这个目录， 在models 目录（C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion），找到这个文件(文件名：Put Stable Diffusion checkpoints here）：

下载Stable Diffusion 模型 v1.5

Stable Diffusion AI 是一种生成AI 图像的潜在扩散模型， 这些图像可以是非常逼真的类似于相机拍摄的图像， 也可以是艺术风格类型的，而能够生成这些图像，就少不了Stable Diffusion 的模型， 而Stable Diffusion 最好的地方在于， 它是开源的！

我们可以从Huggingface 来下载Stable Diffusion 的模型， 目前使用的版本是v1.5，模型的权重文件 地址 https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt

这个文件大概4G多， 需要慢慢下载，下载完成之后， 放置到model目录：

启动Stable Diffusion Webui

在模型下载完成之后，就可以在命令行中启动web-ui了， Web-UI就是Stable Diffusion的网页端， 我们需要在命令行中，进入StableDiffusion目录，然后输入：

$C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui> .\webui-user.bat

这个命令执行很多操作，而且需要魔法上网，其中光是下载pytorch，就是有2.5G的大小：

经过漫长的等待，以及反复的执行上述命令后， 如果都成功下载的话，那么恭喜你， Stable Diffusion 就成功在本地运行了。

我在本地，还执行了一个特殊的设定, 为了解决不能在本机创建localhost的问题：

set share=True

执行成功的命令行结果：

Stable Diffusion Web-UI 界面

成功启动之后， Web-UI 会自动打开浏览器， 本地端口为7860

我在提示词里面输入一个汉字：猫

也能成功产生猫的图像， 这就是Stable Diffusion 最基本的功能： Text2Img， 从文字产生图片

前后生成过几次图片， 出图速度还能接受

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