图像与视频生成 · 中文选型解读

stable-diffusion-webui

已解读GitHubAGPL-3.0Python

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。

164.8kstar最近更新于 182 天前维护状态AGPL-3.0 · 注意开源义务商用提醒
在 GitHub 查看官方项目
适合解决批量生成和编辑图片、视频等视觉素材
更适合品牌、电商、短视频与内容运营团队
投入判断上手门槛:需评估。需要素材规范、人工审核和版权检查
一分钟看懂

这个项目值得继续研究吗?

AI 依据上游资料解读 · 2026/8/28

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。

项目导读

从官方资料看清能力、部署与采用边界

AI 翻译整理 · 保留官方来源

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

可核对的事实层

官方资料与来源

查看来源 →
  • ai
  • ai-art
  • deep-learning
  • diffusion
  • gradio
  • image-generation
  • image2image
  • img2img
  • pytorch
  • stable-diffusion
  • text2image
  • torch
默认分支master
关注仓库1.3k
复刻次数30.6k
开放议题2.5k
近期更新2026/8/27
仓库状态未标记归档
上游部署线索
## 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

  1. Download sd.webui.zip from v1.0.0-pre and extract its contents.
  2. Run update.bat.
  3. Run run.bat.
For more details see Install-and-Run-on-NVidia-GPUs

Automatic Installation on Windows

  1. Install Python 3.10.6 (Newer version of Python does not support torch), checking "Add Python to PATH".
  2. Install git.
  3. Download the stable-diffusion-webui repository, for example by running git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git.
  4. Run webui-user.bat from Windows Explorer as normal, non-administrator, user.

Automatic Installation on Linux

  1. 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 python3

If 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"
  1. 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.sh

Or just clone the repo wherever you want:

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
  1. Run webui.sh.
  2. 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