Stable Diffusion 安装教程：零基础也能看懂
从选路线、装环境、下模型到第一次成功出图，一篇讲清本地部署流程
更新口径：截至 2026 年 4 月 3 日，以官方公开文档为准
| 一句话先看懂： Stable Diffusion 本地安装的核心，不是“装一个软件”，而是先选对运行界面，再单独准备模型文件。 |
很多人第一次接触 Stable Diffusion，最容易卡在第一步：到底该装什么？是装模型、装 WebUI，还是装某个整合包？这篇教程的目标不是把你一次性变成高级玩家，而是帮你把“本地安装并成功出第一张图”这件事走通。
先给结论：对大多数零基础用户来说，Stable Diffusion 不是“装一个软件就完事”，而是至少包含两部分：运行界面（例如 ComfyUI 或 AUTOMATIC1111）和模型文件。程序负责把流程跑起来，模型负责真正生成图片。只要把这两个概念分清，安装就不会再乱。
图 1 零基础安装流程总览
一、先把最关键的概念分清
Stable Diffusion 更像一类模型体系，而不是单独某个“官方客户端”。真正落地时，你通常需要两样东西：
- 运行界面 / 前端：例如 ComfyUI、AUTOMATIC1111，负责加载模型、组织流程、显示生成结果。
- 模型文件：例如 checkpoint、LoRA、VAE、ControlNet 等，负责真正参与推理。
如果你只装了界面，没有放模型，程序通常能打开，但就是出不了图。反过来，只有模型、没有前端，你也很难开始。
二、零基础先怎么选路线
对新手来说，安装路线比参数更重要。路线选对，后面很多坑会自然消失。
图 2 常见安装路线对比
ComfyUI Desktop（Windows）：最推荐零基础 Windows + NVIDIA 用户。官方文档明确写明 Desktop 版适用于 Windows + NVIDIA GPU，且会自动配置 Python 和依赖，更像普通桌面软件安装。
ComfyUI Desktop（Mac）：适合 Apple Silicon Mac 用户。官方文档说明 macOS Desktop 仅支持 Apple Silicon，安装后也会自动配置环境。
AUTOMATIC1111：适合想跟着大量传统教程、偏好网页式界面的用户。它的经典优势是资料多、插件多，但环境依赖更传统，README 仍把 Windows 自动安装写成 Python 3.10.6 + Git + 运行 bat。
ComfyUI 手动安装：适合 Linux、AMD、Intel、进阶用户。官方手动安装文档给出的核心步骤是：创建虚拟环境、克隆仓库、安装依赖、启动程序。
三、安装前准备清单
- 确认系统和硬件：Windows 用户若有 NVIDIA 显卡，上手最顺；Mac 路线优先 Apple Silicon；Linux 暂时更适合手动安装。
- 预留磁盘空间：程序本体不大，但模型文件往往很大，建议至少预留 20GB 以上空间。
- 准备网络与下载环境：首次安装通常需要下载依赖、模型或插件，网络不稳定时最容易中断。
- 别一上来就装很多模型：首装先放 1 个基础模型，把流程跑通后再扩展。
| 项目 | 建议 | 说明 |
| 系统 | Windows / macOS | Windows + NVIDIA 最容易按教程走；Apple Silicon Mac 可走 Desktop 或 Draw Things。 |
| 空间 | 20GB 以上 | 程序本体不算大，模型文件和后续素材更占空间。 |
| 依赖 | 看路线而定 | Desktop 路线多数自动配置；A1111 需自行准备 Python 和 Git。 |
| 策略 | 先少后多 | 首装先 1 个模型、1 条路线、1 次成功出图，再扩展。 |
四、Windows 新手推荐：ComfyUI Desktop
步骤 1：下载 Desktop 安装包：到 ComfyUI 官方文档的 Windows Desktop 安装页下载版本。这个版本会自动配置 Python 环境和依赖，对新手最友好。
步骤 2：按普通软件方式安装：一路下一步即可。安装完成后首次启动时间可能略长，因为会做初始化。
步骤 3：理解“程序”和“模型”是两回事：ComfyUI 文档明确说明：程序安装本体默认不包含模型；模型需要你另外下载，再放进 ComfyUI/models/ 目录，或按模板提示安装。
步骤 4：先只放 1 个基础模型：零基础首装建议只准备 1 个基础 checkpoint，不要一开始就把 LoRA、ControlNet、放大模型全塞进去。先把最基本的文生图跑通。
步骤 5：用模板完成第一次出图：官方新手文档提供了 workflow template、模型安装引导和首次 text-to-image 流程。第一次建议不要自己拼复杂节点，先用模板验证环境可用。
为什么这条路线适合零基础？因为官方文档把它定义成独立安装版本，会自动配置 Python 环境和依赖；而且 Desktop 版的 ComfyUI-Manager 已经默认包含并启用，不需要你额外再装管理器。
五、Mac 新手路线：Apple Silicon 优先
方案 A：ComfyUI Desktop：如果你是 Apple Silicon（M 系列）Mac，ComfyUI 官方文档已经给出 Desktop 安装说明，这是最接近“本地稳定部署”的正统路线。
方案 B：Draw Things：如果你更想要 App 式体验，而不是节点式流程，Draw Things 也是很多 Mac 新手会选的本地路线。App Store 页面写明它支持 iPhone、iPad 和 Mac，并强调对 Apple Silicon Mac 做了优化，还支持离线本地生成。
要点提醒：无论你用哪条路，模型文件依然要单独准备。本地 AI 绘图最常见误解，就是把“装好了软件”误以为“已经有模型可用”。
六、经典路线：AUTOMATIC1111 怎么装
如果你想用教程最多、最像传统网页控制台的路线，可以选 AUTOMATIC1111。它在 GitHub README 里给出的 Windows 自动安装思路很直接：
- 先安装 Python 3.10.6，并勾选 Add Python to PATH。
- 安装 Git。
- 执行 git clone 下载 stable-diffusion-webui 仓库。
- 双击运行 webui-user.bat。
- 首次启动等待依赖自动安装，然后在浏览器打开本地页面。
这条路线的重点不是命令多复杂，而是你要老老实实按 README 的环境要求来。Python 版本错了、PATH 没加、Git 没装，后面通常都会报错。
七、装完后，第一次出图怎么跑通
- 先用默认或示例工作流，不要第一次就自己拼复杂节点。
- 先装好 1 个基础模型，再考虑 LoRA、ControlNet、放大器。
- 提示词先写短句，例如“a cat sitting on a wooden chair, soft light”。
- 分辨率先保守，例如 512 或 768 级别，先确认环境能稳定跑通。
- 第一张图只求“能出图”，不要第一天就追求顶级画质和复杂参数。
很多新手一上来就去搜“最强参数”“顶级模型”，结果环境还没跑通就先把自己绕晕。正确顺序应该是：先出图，再提质；先成功，再复杂。
八、常见报错与解决思路
| 现象 | 排查方向 |
| 装完打不开 / 一闪而过 | 多见于依赖没装好、权限问题，或 A1111 的 Python / Git 环境不符合要求。先回到官方安装页逐项核对。 |
| 程序能打开但没有模型 | 这是最常见问题。ComfyUI 文档明确说明程序本体默认不带模型，需要你单独下载并放进模型目录。 |
| Mac Intel 装不上 Desktop | ComfyUI 官方写明 macOS Desktop 仅支持 Apple Silicon。Intel Mac 不属于这条最简路线。 |
| Linux 找不到 Desktop 安装包 | 官方文档明确说明 Linux 暂时没有 Desktop 预构建包，需要走手动安装。 |
| 显存不够 / 出图特别慢 | 先换更轻的模型、降分辨率、关掉多余节点；如果你想试 Stable Diffusion 3.5 Medium，Stability AI 公开资料提到其完整性能需要约 9.9GB 显存（不含 text encoders）。 |
九、零基础最实用的三条建议
- 只选一条路线开始，不要同时装三个整合包。
- 先只放一个基础模型，把第一张图稳定跑出来。
- 每次只改一个变量：先改提示词，再改模型，再改参数，不要全部一起动。
十、FAQ
Q：Stable Diffusion 到底是软件还是模型？
A：更准确地说，它是一类模型体系。你本地要能用，通常还需要一个运行界面，例如 ComfyUI 或 AUTOMATIC1111。
Q：零基础第一条路线该选什么？
A：Windows + NVIDIA 先选 ComfyUI Desktop；Apple Silicon Mac 先看 ComfyUI Desktop 或 Draw Things。
Q：为什么我已经装好了，还是什么都不能生成？
A：很可能是因为你只装了程序，没有放模型文件。程序本体和模型不是一回事。
Q：A1111 和 ComfyUI 谁更适合新手？
A：如果你的目标是“最快跑通”，ComfyUI Desktop 更省心；如果你的目标是“跟着大量传统教程一步步学”，A1111 会更熟悉。
Q：安装时最容易踩的坑是什么？
A：一是路线选错，二是把程序当模型，三是一开始就装太多模型和插件，结果自己把环境搞乱。
Q：需要多强的电脑？
A：这取决于你选的模型和分辨率。Stability AI 公开资料提到，Stable Diffusion 3.5 Medium 的完整性能大约需要 9.9GB 显存（不含 text encoders）；更轻的模型通常门槛更低。
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Stability AI — Stable Diffusion 3.5
