Stable Diffusion本地部署有四种可行路径：一、AutoDL一键镜像部署，适合无GPU或新手；二、Windows手动部署（Python 3.10.6+Git）；三、Mac M系列用metal-backend分支；四、Linux下Docker容器化部署。
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如果您希望在本地计算机上运行Stable Diffusion AI实现文生图功能，但发现安装配置过程复杂、依赖冲突频发或显存报错频繁，则可能是由于Python环境、CUDA版本、模型路径或WebUI组件未正确协同。以下是完成Stable Diffusion本地部署的多种可行路径：
一、使用AutoDL一键打包镜像部署
该方法适用于无本地GPU或不熟悉命令行操作的用户，通过云端GPU实例预装完整环境，规避驱动与库版本兼容问题。
1、登录AutoDL官网，选择支持CUDA 11.8的A10或3090实例。
2、在镜像市场中搜索并选用已预装“Stable-Diffusion-WebUI”的官方镜像。
3、启动实例后，等待约90秒，复制控制台输出的http://xxx.xxx.xxx:7860地址。
4、在本地浏览器中打开该地址，确认出现WebUI界面且txt2img标签页可正常提交提示词。
5、将models/Stable-diffusion/目录挂载为持久化存储，上传自定义CKPT模型文件至该路径。
二、Windows平台手动部署（Python+Git方式）
该路径完全可控，适合需调试扩展插件或更换LoRA权重的进阶用户，要求系统已安装Visual Studio Build Tools及Git。
1、安装Python 3.10.6（必须精确版本，高版本会触发xformers兼容错误）。
2、下载Git for Windows并勾选“Add Git to the system PATH”选项完成安装。
3、以管理员身份运行CMD，执行：git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git。
4、进入stable-diffusion-webui目录，双击运行webui-user.bat，首次运行将自动拉取依赖并编译xformers。
5、当控制台出现Running on local URL: http://127.0.0.1:7860时，在浏览器访问该地址。
