? 硬件准备与基础环境配置
本地部署 Stable Diffusion 对电脑配置有一定要求，特别是显卡。建议使用 NVIDIA 显卡，显存至少 4GB 以上，比如 GTX 1060 或更高型号。如果是 AMD 显卡或 Mac 的 M 系列芯片，虽然也能运行，但兼容性和性能可能会打折扣。内存方面，16GB 是基本要求，硬盘最好有 60GB 以上的 SSD 空间，因为模型文件和生成的图片会占用较多空间。
首先需要安装 Python 3.10.6 和 Git，这两个是运行 Stable Diffusion 的基础环境。安装时记得勾选 “Add to PATH” 选项，这样才能在命令行中正常调用。对于 Windows 用户，可以从 Python 官网下载安装包，Mac 用户则可以通过 Homebrew 安装。安装完成后，打开命令行，输入
python --version和git --version检查是否安装成功。接下来是核心组件的安装。通过 Git 克隆官方 WebUI 仓库到本地，推荐使用国内镜像加速下载，比如 GitHub 的镜像站。克隆完成后，进入项目目录，创建 Python 虚拟环境并激活，然后升级 pip 工具，配置清华镜像源加速依赖包下载。这个过程可能会遇到网络问题，可以尝试分段执行或更换网络环境。
? 模型下载与启动设置
核心的 Stable Diffusion 模型需要从 HuggingFace 等平台手动下载，文件大小约 4-8GB。下载完成后，将模型文件放入指定目录
models/Stable-diffusion/。首次运行时，程序会自动安装必要组件，这个过程可能需要 30-60 分钟，保持网络畅通即可。启动 Stable Diffusion 非常简单，Windows 用户双击
webui-user.bat启动脚本，Mac 用户则在终端中运行./webui.sh。成功启动后，会显示本地访问地址，通常是http://127.0.0.1:7860。首次启动建议在设置中启用 xFormers 优化，能显著提升生成速度并降低显存占用。界面语言也可以切换为中文，方便操作。? SD3 Medium 模型应用
SD3 Medium 是 Stability AI 推出的 Stable Diffusion 3 系列中型尺寸模型，参数规模约 20 亿，平衡了生成质量与计算效率。它支持自然语言描述生成 4K 图像，擅长光影控制和复杂构图，并且适配 ComfyUI 可视化节点系统，支持 LoRA/ControlNet 扩展。
安装 SD3 Medium 模型时，需要下载模型文件
s d3_medium.safetensors，并放入models/checkpoints目录。在 ComfyUI 中使用 SD3 Medium 时，建议参数设置为 CFG Scale=7.5，Sampler=DPM++ 2M Karras，同时使用双 CLIP 加载器连接提示词。提示词可以不连接主模型，但需要注意 SD3 模型更适合自然语言提示词，而不是标签式的提示词，因此可以详细描述画面内容、构图、色彩、氛围等。?️ 进阶技巧与常见问题解决
在使用过程中，可能会遇到模型加载失败、依赖冲突等问题。这时候可以优先检查 Python 版本是否为 3.10.6，显卡驱动是否最新，虚拟环境是否激活。如果遇到显存不足的问题，可以尝试降低图像分辨率，或者启用 Tiled Diffusion 插件，将大图像分成小块生成，减少显存占用。
对于想要进一步提升生成效果的用户，可以尝试结合 LoRA 和 ControlNet 等扩展模型。LoRA 可以微调模型，让其学习特定风格或特征，而 ControlNet 则可以控制生成图像的结构和内容。例如，使用 ControlNet 的 OpenPose 预处理器可以控制人物的姿态，使用 Depth 预处理器可以生成具有深度感的图像。
此外，提示词的优化也非常重要。可以使用正向提示词和反向提示词来控制生成结果，例如在正向提示词中加入 “best quality, ultra-detailed” 等关键词提升画质，在反向提示词中加入 “low quality, blurry” 等排除不需要的元素。还可以通过调整权重和使用混合语法来增强或减弱特定元素的表现。
? 学习资源与社区支持
Stable Diffusion 有一个活跃的社区，用户可以在 GitHub 上关注项目进展，加入 Discord 群组讨论技巧，在 Reddit 上分享作品，或者在 Civitai 上探索和分享模型。此外，还有许多在线教程和博客提供详细的操作指南，例如 CSDN 博客上的《2025 最新 Stable Diffusion 最详细教程》和《Stable Diffusion 图生图终极指南》等。
对于想要深入学习的用户，官方文档和技术报告是很好的资源。Stable Diffusion 的官方文档详细介绍了模型的基本概念、安装方法和使用示例，而 SD3 的技术报告则披露了其背后的技术细节，如 MMDiT 架构和 Rectified Flow 方法。
总之，Stable Diffusion 是一个强大且灵活的 AI 绘画工具，通过本地部署和 SD3 Medium 模型的应用，用户可以在自己的电脑上生成高质量的图像。无论是新手还是资深用户，都可以通过不断学习和实践，发掘出更多的创意和可能性。
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