Stable Diffusion WebUI 绘图部署教程

本教程将指导您如何部署 Stable Diffusion WebUI（SD WebUI）绘图服务，支持服务器连接本地主机部署的绘画模型。使用大模型只需要一台主机，无需其他费用。

提示

使用 Docker 部署：支持服务器连接本地主机部署的绘画模型。
硬件要求：由于硬件等问题，部署存在一定难度。小白用户推荐购买已安装 SD 绘画和大模型的显卡 AI 主机：https://www.goofish.com/item?id=836172376138。
网络要求：如果涉及本地主机部署，需要本地主机可以连接境外站点（如 GitHub）。请自行解决此问题。

安装 Python 环境

打开 Python 官网，找到适合自己系统环境的安装包，下载并安装 Python 3.10.6。

安装 Git

打开 Git 官网，找到适合自己系统环境的安装包，下载并安装 Git。

使用 Git 下载 Stable Diffusion WebUI

⚠️ 注意：由于 GitHub 是境外网站，网络问题可能导致命令执行失败。请确保网络畅通，必要时多次重试。

右键点击桌面或其他目录，选择【在终端中打开】。
输入以下命令，按【回车键】执行，将项目克隆到当前目录：
bash
```
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
```
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启动 Stable Diffusion WebUI

优化启动参数

打开 stable-diffusion-webui 目录，找到 webui-user.bat 文件。

右键编辑文件，添加以下参数，然后保存：

bat

@echo off

set PYTHON=
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS=--api --listen --xformers --no-half

call webui.bat

启动服务

双击 webui-user.bat 文件，启动服务。
启动成功后，浏览器会自动打开默认端口为 7860 的界面。
如果是云服务器，请在服务器运营商控制台开放 7860 端口，并在管理后台【AI应用】->【SD绘图】->【应用配置】->【AI域名】中配置为 http://公网IP:7860。

添加绘画模型

⚠️ 提示：不添加模型也可使用 SD 默认的模型。

绘画模型可以在 Liblib 或其他站点下载（部分模型商用需要授权，请自行判断）。
下载的模型文件格式为 .safetensors。
将模型文件放入以下目录：
- 大模型：models/Stable-diffusion
- 微调模型：models/Lora
- 美化模型：models/VAE
放置完成后，关闭并重启程序。

服务器连接本地主机部署的服务

服务器上的设置

配置 frps.toml：
- 打开项目目录 /docker/config/frps/frps.toml 文件。
- 修改 auth.token 为任意非中文字符串，保存文件。
ini
```
bindPort = 7314
auth.token = "自己设置的非中文字符串"
```
1
2

配置 supervisor.ini：

打开项目目录 /docker/config/supervisor/supervisor.ini 文件。
在文件底部添加以下内容，保存文件。

ini

[program:frps]
command=/usr/bin/frps -c /usr/local/etc/frps.toml
directory=/usr/local/etc
autostart=true
autorestart=true
stderr_logfile=/var/log/frps.err.log
stdout_logfile=/var/log/frps.out.log

编辑 supervisor.ini

重启 PHP 容器：
- 在 Docker 中，找到项目的 PHP 容器，点击【重启】。
开放端口：
- 在宝塔面板【安全】->【添加端口规则】，开放 7314 端口。
- 在服务器运营商控制台（如阿里云、腾讯云）的安全组中开放 7314 端口。
测试端口连通性：
- 打开端口扫描工具，输入服务器 IP 和端口，点击【开启扫描】。状态为“开启”即表示端口连通。

本地主机上的设置

下载 frp：
- 打开 frp 发布页，下载适合自己系统的 frp 0.58.1 版本，并解压。

配置 frpc.toml：

右键编辑 frpc.toml 文件，设置以下内容并保存：

ini

serverAddr = "你的服务器IP地址"
serverPort = 7314
auth.token = "你在服务器上设置的任意非中文字符串"

[[proxies]]
name = "sd"
type = "tcp"
localIP = "127.0.0.1"
localPort = 7860
remotePort = 7860

编辑 frpc.toml

启动 frpc：
- 在 frp 目录空白处右键【在终端中打开】，运行以下命令启动 frpc：
bash
```
.\frpc.exe -c frpc.toml
```
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管理后台配置

登录管理后台，打开【AI应用】->【SD绘图】->【应用配置】。
如果使用了服务器连接本地主机部署的服务，将【AI域名】设置为 http://127.0.0.1:7860。
如果不使用，直接配置服务器的 IP 地址 + 端口。
设置好 SD 绘图分类模型等，即可在前台测试绘画。

至此 Stable Diffusion WebUI 部署完成

通过以上步骤，您可以顺利完成 Stable Diffusion WebUI 的部署工作。如有任何问题，请参考相关文档或联系技术支持。

Stable Diffusion WebUI 绘图部署教程 ​

提示 ​

安装 Python 环境 ​

安装 Git ​

使用 Git 下载 Stable Diffusion WebUI ​

启动 Stable Diffusion WebUI ​

优化启动参数 ​

启动服务 ​

添加绘画模型 ​

服务器连接本地主机部署的服务 ​

服务器上的设置 ​

本地主机上的设置 ​

管理后台配置 ​

至此 Stable Diffusion WebUI 部署完成 ​