图文Automatic1111安装教程：本地模型运行全流程附下载地址与环境要求

Automatic1111 是什么？适合哪些用户使用？

Automatic1111 WebUI 是目前广泛使用的 Stable Diffusion 本地部署界面之一，它将复杂的命令行推理流程封装为网页操作面板，用户只需通过浏览器即可完成文生图、图生图、局部重绘、批量生成以及插件扩展等任务。与在线工具相比，本地部署的优势在于可控性更高——模型文件、生成记录和参数都存储在自己的电脑中；不足之处则是对硬件、环境配置和磁盘空间有一定要求，首次安装也需要耐心解决依赖问题。

它更适合三类用户：第一类是希望稳定使用开源绘图模型的设计师、运营人员和内容创作者；第二类是需要测试不同模型、提示词和插件的 AI 工具学习者；第三类是具备一定电脑操作基础、希望将图像生成流程放在本机运行的用户。如果只是偶尔体验，在线平台更省事；如果需要长期使用、反复调整参数并管理模型，本地部署则更值得投入。

安装前环境要求

系统方面，推荐使用 Windows 10 或 Windows 11 的 64 位版本；Linux 用户也可以部署，但目录权限和显卡驱动处理会更复杂。硬件方面，NVIDIA 独立显卡体验较佳，建议显存 6GB 起步，8GB 以上更稳定；显存较小也能运行，但需要降低分辨率、减小批量数量，并启用低显存参数。内存建议 16GB 起，磁盘建议至少预留 30GB，后续模型、插件和生成图片会持续占用空间，最好放置在空间充足的固态硬盘中。

软件方面，需要准备 Python、Git 和显卡驱动。Python 推荐 3.10.6 版本，过高版本可能导致部分依赖兼容性问题；Git 用于拉取项目文件；显卡驱动建议更新到较新的稳定版本。下载地址可参考：Python 官方页面 https://www.python.org/downloads/release/python-3106/ ，Git 官方页面 https://git-scm.com/download/win ，Automatic1111 项目页面 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 。模型文件可从 Hugging Face 等模型托管站点获取，例如 Stable Diffusion 1.5 常见页面为 https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 。下载模型时应确认授权说明，避免将不允许商用或不允许再分发的文件用于不合规场景。

第一步：安装 Python 与 Git

先安装 Python 3.10.6。运行安装程序时，务必勾选“Add Python to PATH”，这一步会将 Python 加入系统环境变量，后续启动脚本才能正确识别。如果已经安装过其他版本 Python，建议在命令提示符中输入 python --version 检查版本，必要时卸载旧版本或调整环境变量顺序。安装完成后，再安装 Git for Windows，保持默认选项即可，普通用户不需要修改太多高级配置。

验证方法很简单：按 Win+R 输入 cmd 打开命令提示符，分别输入 python --version 和 git --version。如果能显示版本号，说明基础环境已经就绪；如果提示无法识别命令，多半是路径没有配置好，可重新安装并确认 PATH 选项，或在系统环境变量中手动补充 Python 和 Git 的安装路径。

第二步：下载 Automatic1111 项目文件

建议在磁盘中新建一个英文路径目录，例如 D:\AI\stable-diffusion-webui，尽量不要使用中文、空格或过长路径，部分依赖在特殊路径下可能出现异常。打开目标文件夹，在地址栏输入 cmd 并回车，然后执行 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 。下载完成后，会生成 stable-diffusion-webui 文件夹。

如果不熟悉 Git，也可以在项目页面点击 Code，再选择 Download ZIP 下载压缩包，解压到本地目录。不过后续更新会不如 Git 方式方便。使用 Git 获取项目的好处是可以通过 git pull 更新到最新版，也便于在出现问题时回退到较稳定的提交版本。

第三步：准备并放置模型文件

Automatic1111 本身只是运行界面和推理框架，真正生成图像还需要模型文件。常见模型格式包括 .ckpt 和 .safetensors，推荐优先使用 .safetensors 格式，因为它更适合安全加载。下载完成后，将模型文件放入 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 目录中。如果没有看到对应文件夹，可以先运行一次启动脚本，程序会自动创建目录，也可以手动新建。

模型文件通常体积较大，单个基础模型可能有数GB。建议给模型建立清晰命名，例如 base_sd15.safetensors、anime_style_v1.safetensors、realistic_v2.safetensors，方便在界面顶部下拉菜单中识别。不要随意下载来源不明的模型或插件，尤其是压缩包、脚本文件和可执行文件，安装前应查看发布者说明、评论反馈和文件格式。

第四步：启动 WebUI 并完成首次依赖安装

进入 stable-diffusion-webui 文件夹，双击 webui-user.bat。首次启动会自动创建 Python 虚拟环境并下载依赖，时间取决于网络质量和电脑性能，可能需要十几分钟甚至更久。命令窗口不要关闭，看到类似 Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 的提示后，在浏览器中打开该地址即可进入操作界面。

如果启动过程中显存不足，可右键编辑 webui-user.bat，在 set COMMANDLINE_ARGS= 后加入 --medvram 或 --lowvram；如果希望自动打开浏览器，可加入 --autolaunch；如果需要使用 xformers 提升部分显卡上的效率，可加入 --xformers，但它并非在所有环境下都稳定，出现异常时应先移除该参数再测试。参数修改后保存文件，重新双击启动脚本即可生效。

第五步：完成第一次出图测试

进入 WebUI 后，先在左上或顶部选择已经放入目录的模型。切换到 txt2img 页面，在提示词中输入简单描述，例如 a small cat sitting on a wooden table, soft light；分辨率先设置为 512×512，采样步数 20，批量数量 1，CFG Scale 可设为 7。点击 Generate 后等待生成结果。如果显卡显存有限，不要一开始就设置 1024×1024 或过大的批量数量，容易导致中断。

生成成功后，可以逐步测试采样器、随机种子、高清修复和图生图功能。建议每次只改一个关键参数，方便判断变化来源。生成图片默认会保存在 outputs 目录下，长期使用时要定期整理，否则很快占满磁盘。

常见问题与处理办法

问题一：双击 webui-user.bat 后窗口闪退。常见原因是 Python 未加入 PATH、版本不匹配或目录权限异常。可在文件夹地址栏输入 cmd，手动运行 webui-user.bat，这样能看到具体报错。优先检查 Python 版本是否为 3.10.x，并确认项目路径不是中文目录。

问题二：提示 Torch、CUDA 或依赖安装失败。可以先删除 venv 文件夹后重新启动，让程序重新创建虚拟环境。如果仍然失败，检查显卡驱动是否过旧，或临时关闭安全软件对安装目录的拦截。不要随意复制陌生依赖包覆盖系统文件，容易造成更复杂的问题。

问题三：生成时报 out of memory。说明显存不足。可降低分辨率、关闭高清修复、将 Batch size 改为 1，并在启动参数中加入 --medvram 或 --lowvram。使用高分辨率出图时，建议先低分辨率确定构图，再通过高清修复或后期放大处理。

问题四：模型列表看不到文件。检查模型是否放在 models\Stable-diffusion 目录，扩展名是否为 .ckpt 或 .safetensors，并点击界面旁边的刷新按钮。文件名过长或包含特殊字符时，也可能造成识别不便，建议使用简洁英文命名。

升级、回退与插件管理建议

如果通过 Git 安装，升级通常只需要进入项目目录执行 git pull，然后重新启动 webui-user.bat。升级前建议备份 webui-user.bat、models、embeddings、extensions 和 outputs 等目录，尤其是插件较多的环境。新版可能带来功能改进，也可能让旧插件失效，因此生产使用环境不建议频繁追新。

插件安装一般在 Extensions 页面中完成，也可以把插件项目放入 extensions 文件夹。安装插件前应确认它的维护状态、适配版本和功能边界。插件越多，启动越慢，冲突概率也越高。排查问题时可先临时移走最近安装的插件，再重启测试。

安全边界与实用建议

本地部署并不等于可以忽视版权、肖像和数据安全。使用模型、LoRA、素材图和生成结果前，应查看对应授权，商业项目更要保留来源记录。不要把客户资料、未公开设计稿或敏感图片随意导入未知插件处理；不要运行来源不明的脚本；不要为了所谓“增强包”关闭系统防护后安装可疑文件。

稳定使用的建议是：固定一个可用版本作为主环境，另建测试目录尝试新插件；模型按类型分文件夹备份；重要参数保存到图片信息或单独文档；遇到问题先看命令窗口报错，再针对关键词检索。只要环境版本、模型目录和启动参数管理清楚，Automatic1111 就能成为一套可靠的本地图像生成工作台。