Stable Diffusion XL 本地部署完全指南

这是一篇超级详细的部署教程，保证你能跑起来。

SDXL 效果展示
SDXL 效果展示

第一部分：环境准备

1.1 硬件要求

配置项最低要求推荐配置最佳配置
显卡GTX 1660 (6GB)RTX 3060 (12GB)RTX 4090 (24GB)
内存16GB32GB64GB
硬盘50GB HDD100GB SSD500GB NVMe
CPUi5-8400i7-10700i9-13900K

1.2 软件要求

  • Windows 10/11 或 Ubuntu 20.04+
  • Python 3.10.x（必须是3.10！）
  • CUDA 11.8 或 12.1
  • Git

1.3 安装 Python

# 推荐使用 conda conda create -n sdxl python=3.10 -y conda activate sdxl # 验证版本 python --version # 应该显示 3.10.x

1.4 安装 CUDA

  1. 下载 CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
  2. 选择对应系统版本
  3. 安装时勾选所有组件
  4. 验证安装：
nvcc --version nvidia-smi

第二部分：安装 WebUI

2.1 克隆仓库

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

2.2 下载模型

SDXL 需要下载以下文件：

文件名大小用途
sd_xl_base_1.0.safetensors6.94GB基础模型
sd_xl_refiner_1.0.safetensors6.08GB精修模型
sdxl_vae.safetensors335MBVAE

下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0

放到 models/Stable-diffusion/ 目录。

2.3 首次启动

# Windows webui-user.bat # Linux/Mac ./webui.sh

首次启动会自动下载依赖，耐心等待。

WebUI 界面
WebUI 界面

第三部分：显存优化

3.1 启动参数

根据你的显存选择参数：

显存推荐参数
6GB--medvram --opt-split-attention
8GB--medvram
12GB--xformers
24GB+默认即可

3.2 修改启动脚本

Windows 用户编辑 webui-user.bat：

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --medvram

3.3 生成优化

  • 图片尺寸：1024x1024 是 SDXL 的原生尺寸
  • 采样步数：20-30 步足够
  • CFG Scale：5-7 效果最好

第四部分：常见问题

Q1: CUDA out of memory

解决方案：

  1. 添加 --medvram 或 --lowvram
  2. 降低图片尺寸
  3. 关闭其他占用显存的程序

Q2: 黑图/色块

解决方案：

  1. 检查 VAE 是否正确加载
  2. 在设置中选择 sdxl_vae

Q3: 生成速度很慢

解决方案：

  1. 安装 xformers：pip install xformers
  2. 启动时添加 --xformers

Q4: 模型加载失败

解决方案：

  1. 检查文件完整性（对比 SHA256）
  2. 重新下载模型

第五部分：进阶技巧

5.1 使用 LoRA

LoRA 可以微调模型风格：

<lora:模型名:权重> 示例：a girl, <lora:anime_style:0.8>

5.2 ControlNet

ControlNet 可以精确控制构图：

  1. 安装 ControlNet 扩展
  2. 下载对应模型
  3. 在 txt2img 中启用

ControlNet 效果
ControlNet 效果

总结

SDXL 部署确实有点复杂，但跟着这个教程一步步来，肯定能成功。

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