Stable Diffusion 新手入门：从安装到出图

手把手教你在本地部署 Stable Diffusion WebUI，并掌握基础的提示词编写技巧。

什么是 Stable Diffusion

Stable Diffusion 是一个开源的文本生成图像模型，可以根据文字描述生成高质量的图片。与 Midjourney 不同，它可以完全在本地运行，不需要订阅付费服务。

环境准备

硬件要求：

• 显卡：NVIDIA GPU，显存 ≥ 6GB（推荐 8GB+）
• 内存：16GB+
• 硬盘：预留约 20GB 空间

软件依赖：

• Python 3.10.x
• Git
• CUDA（与显卡驱动匹配的版本）

安装步骤

1. 安装 Python 3.10

从 Python 官网 下载安装，安装时勾选 Add Python to PATH。

2. 克隆 WebUI 仓库

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

3. 首次启动

Windows 用户直接运行 webui-user.bat，脚本会自动创建虚拟环境并安装依赖：

./webui-user.bat

首次启动耗时较长，耐心等待即可。启动成功后访问 http://127.0.0.1:7860。

基础提示词技巧

提示词（Prompt）是控制生成效果的关键。基本结构：

主体描述 + 风格修饰 + 画质参数

示例：

a young woman sitting in a cafe, warm lighting, bokeh background,
photorealistic, 8k, highly detailed

常用负面提示词（Negative Prompt）：

low quality, blurry, deformed, ugly, bad anatomy, watermark, text

提示词技巧

1. 权重控制：用 (keyword:1.2) 增加权重，(keyword:0.8) 减少权重
2. 分段描述：从整体到细节，先描述主体，再描述环境
3. 风格参考：加入艺术家名字或风格词（如 studio ghibli style）

常用参数说明

参数	说明	推荐值
Steps	迭代步数	20-30
CFG Scale	提示词相关性	7-9
Sampler	采样算法	DPM++ 2M Karras
Size	生成尺寸	512x768

总结

Stable Diffusion 是一个功能强大的本地 AI 绘画工具。入门的关键是多练习提示词编写，熟悉各参数的影响。随着经验积累，可以进一步学习 ControlNet、LoRA 等进阶功能。