stable-diffusion-webui
这是一款基于Stable Diffusion的可视化网页操作工具,无需编写代码即可实现文生图、图生图、图像修复放大等AI图像生成与处理操作。
这个项目值得继续研究吗?
这是一款基于Stable Diffusion的可视化网页操作工具,无需编写代码即可实现文生图、图生图、图像修复放大等AI图像生成与处理操作。
- 解决什么问题
- 过去企业开展AI图像创作要么依赖付费SaaS工具,成本高且核心素材数据存在外泄风险,要么需要技术人员用代码调用模型,非业务岗人员使用门槛极高,缺少统一的参数管理与批量处理能力。
- 适合什么团队
- 适合有批量AI图像生产需求的设计团队、电商运营团队、内容创作团队,以及需要内部部署可控AI图像生成能力的企业。
- 使用前注意
- 采用AGPL-3.0许可证,二次开发后对外提供服务需开源修改后的代码;推荐使用NVidia显卡部署,最低支持2GB显存,需提前安装Python、Git依赖。
本页用于缩短初步筛选时间,不构成技术、采购或法律结论。 正式使用前请在真实业务数据上验证,并以官方说明与许可证为准。
从官方资料看清能力、部署与采用边界
以下内容依据项目公开 README 或模型卡翻译整理,代码、命令和产品名保持原样。
项目定位
Stable Diffusion web UI是基于Gradio库开发的Stable Diffusion(开源AI图像生成大模型)可视化操作界面,核心目标是降低AI图像生成的使用门槛,让非技术人员无需编写代码,即可通过网页操作完成全流程的AI图像生成、调整、优化工作。项目生态成熟,社区贡献了大量扩展插件,可满足不同场景的个性化需求。
核心能力
项目覆盖AI图像生成全链路的常见需求,核心能力包括:
- 基础生成能力:支持文生图(输入文字描述生成对应图像)、图生图(上传参考图调整生成新图像)、局部补画/扩展画面、图像放大、人脸修复等操作,支持高分辨率一键生成避免画面畸变,可自定义生成图像的风格、清晰度、尺寸,兼容Stable Diffusion 2.0、Alt-Diffusion、Segmind Stable Diffusion等多个主流开源图像生成模型。
- 提示词优化能力:支持设置正向/负向提示词指定生成内容的保留/排除项,可标注提示词权重让模型重点关注指定描述,支持提示词风格预设保存,无提示词长度限制,还可上传图像反向生成对应的提示词。
- 自定义训练能力:支持LoRA(一种低成本微调模型的技术,可快速让模型生成特定风格、特定人物/物品的内容)、Textual Inversion、超网络等自定义模型的加载与训练,8GB显存即可完成小型模型训练,最低2GB显存也可运行生成任务。
- 效率提升能力:支持批量处理图像、参数自动留存(生成图像自带参数信息,拖拽即可复用参数)、生成过程随时中断、进度实时预览,还提供API接口可对接企业内部业务系统。
- 扩展能力:支持社区第三方插件,可扩展历史记录管理、风格梯度生成等额外功能。
典型使用方式
业务人员可直接通过网页界面完成操作,无需技术支持:
- 内容创作场景:运营、设计人员输入产品描述、风格要求,即可快速生成营销海报、商品主图、创意素材,也可上传草稿图调整细节,快速产出多版本方案。
- 批量生产场景:上传批量参考图,设置统一参数即可批量生成同风格的内容,适合电商多SKU商品图制作、漫画批量更新等需求。
- 品牌定制场景:上传品牌专属的视觉素材训练LoRA模型,后续生成的内容可自动匹配品牌视觉风格,无需每次手动调整提示词。
部署要求
项目支持多种部署方式,企业可根据自身硬件条件选择:
- 硬件要求:推荐使用NVidia显卡部署,最低2GB显存即可运行,8GB显存可支持小型模型训练;也支持AMD显卡、Intel CPU/显卡、昇腾NPU等设备运行。也可直接使用Google Colab等在线服务快速体验,无需本地硬件。
- 软件要求:需提前安装Python 3.10或3.11、Git工具,Windows、Linux、苹果芯片设备均提供一键安装运行脚本,按照官方文档操作即可快速完成部署。
许可证与采用建议
项目采用AGPL-3.0开源许可证,若企业对源码进行修改后对外提供服务,需要将修改后的代码开源。如果仅用于企业内部部署使用,无需开源相关修改。 项目目前仍在活跃维护,社区生态完善,插件资源丰富,适合有自定义AI图像生成需求、对数据安全要求较高不愿意使用第三方SaaS服务的企业采用。如果需要基于该工具做商用化的二次开发,需提前评估许可证合规风险。
官方资料与来源
- ai
- ai-art
- deep-learning
- diffusion
- gradio
- image-generation
- image2image
- img2img
- pytorch
- stable-diffusion
- text2image
- torch
## Installation and Running Make sure the required [dependencies](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Dependencies) are met and follow the instructions available for: - [NVidia](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-NVidia-GPUs) (recommended) - [AMD](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-AMD-GPUs) GPUs. - [Intel CPUs, Intel GPUs (both integrated and discrete)](https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Intel-Silicon) (external wiki page) - [Ascend NPUs](https://github.com/wangshuai09/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-run-on-Ascend-NPUs) (external wiki page) Alternatively, use online services (like Google Colab): - [List of Online Services](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Online-Services) ### Installation on
该片段来自项目 README,仅用于初步判断;实际部署请以官方文档为准。

核对上游原始说明节选
Stable Diffusion web UI
Stable Diffusion web UI
A web interface for Stable Diffusion, implemented using Gradio library.
Features
Detailed feature showcase with images:
- Original txt2img and img2img modes
- One click install and run script (but you still must install python and git)
- Outpainting
- Inpainting
- Color Sketch
- Prompt Matrix
- Stable Diffusion Upscale
- Attention, specify parts of text that the model should pay more attention to
- a man in a ((tuxedo)) - will pay more attention to tuxedo
- a man in a (tuxedo:1.21) - alternative syntax
- select text and press Ctrl+Up or Ctrl+Down (or Command+Up or Command+Down if you're on a MacOS) to automatically adjust attention to selected text (code contributed by anonymous user)
- Loopback, run img2img processing multiple times
- X/Y/Z plot, a way to draw a 3 dimensional plot of images with different parameters
- Textual Inversion
- have as many embeddings as you want and use any names you like for them
- use multiple embeddings with different numbers of vectors per token
Installation and Running
Make sure the required dependencies are met and follow the instructions available for:
- NVidia (recommended)
- AMD GPUs.
- Intel CPUs, Intel GPUs (both integrated and discrete) (external wiki page)
- Ascend NPUs (external wiki page)
Alternatively, use online services (like Google Colab):
- List of Online Services
Installation on Windows 10/11 with NVidia-GPUs using release package
- Download sd.webui.zip from v1.0.0-pre and extract its contents.
- Run update.bat.
- Run run.bat.
For more details see Install-and-Run-on-NVidia-GPUs
Automatic Installation on Windows
- Install Python 3.10.6 (Newer version of Python does not support torch), checking "Add Python to PATH".
- Install git.
- Download the stable-diffusion-webui repository, for example by running git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git.
- Run webui-user.bat from Windows Explorer as normal, non-administrator, user.
Automatic Installation on Linux
- Install the dependencies:
# Debian-based:
sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0
# Red Hat-based:
sudo dnf install wget git python3 gperftools-libs libglvnd-glx
# openSUSE-based:
sudo zypper install wget git python3 libtcmalloc4 libglvnd
# Arch-based:
sudo pacman -S wget git python3If your system is very new, you need to install python3.11 or python3.10:
# Ubuntu 24.04
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install python3.11
# Manjaro/Arch
sudo pacman -S yay
yay -S python311 # do not confuse with python3.11 package
# Only for 3.11
# Then set up env variable in launch script
export python_cmd="python3.11"
# or in webui-user.sh
python_cmd="python3.11"- Navigate to the directory you would like the webui to be installed and execute the following command:
wget -q https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.shOr just clone the repo wherever you want:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui- Run webui.sh.
- Check webui-user.sh for options.
Installation on Apple Silicon
Find the instructions here.
Contributing
Here's how to add code to this repo: Contributing
Documentation
The documentation was moved from this README over to the project's wiki.
For the purposes of getting Google and other search engines to crawl the wiki, here's a link to the (not for humans) crawlable wiki.
Credits
Licenses for borrowed code can be found in Settings -> Licenses screen, and also in html/licenses.html file.
- Stable Diffusion - https://github.com/Stability-AI/stablediffusion, https://github.com/CompVis/taming-transformers, https://github.com/mcmonkey4eva/sd3-ref
- k-diffusion - https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git
- Spandrel - https://github.com/chaiNNer-org/spandrel implementing
- GFPGAN - https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
- CodeFormer - https://github.com