如何部署Stable Diffusion服务器

部署 Stable Diffusion 服务器可以在本地或云端进行。这里是一个全面、分层次的指南，涵盖不同环境（Windows、Linux、Docker、云服务）。

一、部署前准备

1. 硬件要求（最低 / 推荐）

✅ 必须：NVIDIA GPU + CUDA

二、Windows 本地部署（最简单）

1. 安装依赖

1. 显卡驱动

• 更新到最新 NVIDIA 驱动

1. Python

• Python 3.10（推荐）

1. Git

• https://git-scm.com/

2. 安装 Stable Diffusion WebUI（最常用）

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

运行

webui-user.bat

首次启动会自动下载模型。

3. 下载模型

• 模型格式：safetensors
• 推荐来源：
• https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5
• https://civitai.com/

放到：

models/Stable-diffusion/

4. 访问

浏览器打开：

http://127.0.0.1:7860

✅ 完成本地部署

三、Linux / 服务器部署（生产级）

1. 系统

• Ubuntu 20.04 / 22.04
• CUDA 11.8 / 12.x

2. 安装环境

sudo apt update
sudo apt install -y python3 python3-venv git wget

3. 安装 NVIDIA 驱动 & CUDA

nvidia-smi

安装 CUDA：

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

4. 部署 WebUI

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

运行：

python launch.py --listen --port 7860

5. 开放端口（如云服务器）

ufw allow 7860

访问：

http://服务器IP:7860

四、使用 Docker 部署（推荐服务器）

1. 安装 Docker

curl -fsSL https://get.docker.com | sh

2. 使用官方镜像

docker run -it --gpus all \
-p 7860:7860 \
-v $(pwd)/models:/app/models \
stable-diffusion-webui

五、云端 GPU 部署（无需本地显卡）

推荐平台

RunPod 示例

1. 选择 GPU（RTX 3090 / A5000）
2. 使用镜像：stable-diffusion-webui
3. 启动后访问端口 7860

六、服务器安全建议（非常重要）

1. 添加访问限制

python launch.py --listen --port 7860 --gradio-auth user:password

2. 使用反向代理（推荐）

location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:7860;
}

七、进阶功能

✅ 支持：

• ControlNet
• Lora
• Textual Inversion
• 批量出图
• API 调用

API 启动：

python launch.py --api

八、常见问题

❓ 显存不足

• 使用 --medvram
• 换小模型
• 开启 xformers

❓ 很慢

• 检查 GPU 是否启用
• 关闭其他程序

九、我可以进一步帮你

你可以告诉我：
✅ 是在 本地 / 云服务器 部署？
✅ GPU 型号？
✅ 是否需要 多人使用 / API / 商业部署？
我可以直接给你定制的 部署脚本 + 自动化方案。