Stable Diffusion WebUI

Stable Diffusion WebUI（通常指 AUTOMATIC1111 的 stable-diffusion-webui 项目）是最流行的 Stable Diffusion 图形界面，提供了文生图（txt2img）、图生图（img2img）、图像放大、ControlNet 等丰富功能。通过浏览器即可访问，适合在 GPU 服务器上部署供团队使用。

系统要求

• CentOS Stream 9 & 10 / AlmaLinux 9 & 10 / Rocky Linux 9 & 10
• Python 3.10 或 3.11（EL 10 上默认 Python 3.12，但 SD WebUI 推荐 3.10/3.11，需手动安装旧版本）
• Git
• NVIDIA GPU，至少 6 GB 显存（推荐 8 GB 以上）
• 已安装 NVIDIA 驱动和 CUDA（参考 NVIDIA 驱动与 CUDA）
• 至少 20 GB 磁盘空间（模型文件较大）

安装前准备

安装系统依赖

# python3.11 在 EL9 的 appstream 提供；EL10 默认已是 3.12，若仓库没有 3.11 就按 webui.sh 的要求用系统 Python
sudo dnf install -y git python3.11 python3.11-devel python3.11-pip \
  gcc gcc-c++ make wget \
  libffi-devel openssl-devel bzip2-devel \
  mesa-libGL

注意

Stable Diffusion WebUI 推荐使用 Python 3.10 或 3.11。如果系统默认不提供这些版本，可能需要从源码编译或使用第三方仓库安装。

确认 GPU 环境

nvidia-smi

确保输出中显示了你的 GPU 型号和驱动版本。

创建专用用户（可选但推荐）

sudo useradd -m -s /bin/bash sduser
sudo su - sduser

安装 Stable Diffusion WebUI

克隆项目

cd /opt
sudo mkdir -p stable-diffusion
sudo chown $(whoami):$(whoami) stable-diffusion
cd stable-diffusion

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

下载模型

你至少需要一个 Stable Diffusion 模型检查点文件。从 Hugging Face 或 Civitai 下载模型并放入 models/Stable-diffusion/ 目录：

# 下载 Stable Diffusion v1.5（约 4 GB）
wget -P models/Stable-diffusion/ \
  https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors

# 或下载 SDXL Base（约 6.5 GB）
wget -P models/Stable-diffusion/ \
  https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors

首次启动

WebUI 的启动脚本会自动创建虚拟环境并安装所有 Python 依赖：

cd /opt/stable-diffusion/stable-diffusion-webui

# 用仓库自带的 webui.sh 启动：它会创建 venv 并装依赖
./webui.sh --listen --xformers

参数说明：

• --listen：监听所有网络接口（默认仅 127.0.0.1），允许远程访问
• --xformers：启用 xformers 加速，减少显存占用并加速生成

首次运行会下载并安装大量依赖，可能需要 10-20 分钟，取决于网络速度。

安装完成后，会输出类似以下信息：

Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860

常用启动参数

./webui.sh \
  --listen \
  --port 7860 \
  --xformers \
  --enable-insecure-extension-access \
  --api \
  --medvram

参数	说明
--listen	监听所有接口
--port	指定端口号
--xformers	启用 xformers 内存优化
--api	启用 REST API 接口
--medvram	中等显存优化（6-8 GB 显存推荐）
--lowvram	低显存优化（4-6 GB 显存）
--enable-insecure-extension-access	允许在 WebUI 中安装扩展
--gradio-auth user:pass	设置访问用户名和密码
--no-half-vae	如果生成黑图，尝试此参数

基本使用

访问 WebUI

在浏览器中打开 http://your-server-ip:7860。

文生图（txt2img）

1. 在顶部选择已加载的模型
2. 在 Prompt 框中输入英文提示词，描述你想生成的图像
3. 在 Negative Prompt 中输入不希望出现的元素
4. 调整参数：
   • Sampling method：推荐 DPM++ 2M Karras 或 Euler a
   • Sampling steps：20-30 步
   • Width/Height：SD 1.5 推荐 512x512；SDXL 推荐 1024x1024
   • CFG Scale：7-12
   • Seed：-1 为随机
5. 点击 Generate

图生图（img2img）

切换到 img2img 标签页，上传一张参考图，填写提示词，调整 Denoising strength（0.3-0.7），点击生成。

API 调用

启动时加上 --api 参数后，可以通过 HTTP API 生成图像：

curl -X POST http://localhost:7860/sdapi/v1/txt2img \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "a beautiful sunset over mountains, photorealistic",
    "negative_prompt": "blurry, low quality",
    "steps": 25,
    "width": 512,
    "height": 512,
    "cfg_scale": 7
  }'

API 文档可在 http://your-server-ip:7860/docs 查看。

systemd 服务

创建 systemd 服务以便管理和自动启动：

sudo tee /etc/systemd/system/stable-diffusion.service > /dev/null <<'EOF'
[Unit]
Description=Stable Diffusion WebUI
After=network-online.target
Wants=network-online.target

[Service]
Type=simple
User=sduser
Group=sduser
WorkingDirectory=/opt/stable-diffusion/stable-diffusion-webui
ExecStart=/opt/stable-diffusion/stable-diffusion-webui/webui.sh --listen --port 7860 --xformers --api --enable-insecure-extension-access
Restart=on-failure
RestartSec=10
Environment="HOME=/home/sduser"

# 资源限制
LimitNOFILE=65536

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

启用并启动服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now stable-diffusion

管理服务：

# 查看状态
sudo systemctl status stable-diffusion

# 查看日志
sudo journalctl -u stable-diffusion -f

# 重启
sudo systemctl restart stable-diffusion

防火墙配置

sudo firewall-cmd --permanent --add-port=7860/tcp
sudo firewall-cmd --reload

安全建议

生产环境安全

Stable Diffusion WebUI 本身的认证机制较为简单。如果在公网部署，强烈建议：

• 使用 --gradio-auth username:password 设置访问密码
• 通过 Nginx 反向代理并配置 HTTPS
• 使用防火墙限制访问来源 IP

使用 Nginx 反向代理的示例配置：

sudo tee /etc/nginx/conf.d/sd-webui.conf > /dev/null <<'EOF'
server {
    listen 443 ssl;
    server_name sd.example.com;

    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/sd.example.com/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/sd.example.com/privkey.pem;

    client_max_body_size 100M;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:7860;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        proxy_read_timeout 300s;
    }
}
EOF

常见问题

启动报错：No module named pip

python3.11 -m ensurepip --upgrade

黑色图像或纯色图像

尝试添加 --no-half 或 --no-half-vae 启动参数：

./webui.sh --listen --xformers --no-half-vae

显存不足（Out of Memory）

# 启用显存优化
./webui.sh --listen --xformers --medvram

# 更激进的显存优化
./webui.sh --listen --xformers --lowvram

# 减小生成尺寸
# 在 WebUI 中将 Width/Height 减小到 512x512

pip 安装依赖缓慢

设置 pip 国内镜像：

mkdir -p ~/.config/pip
cat > ~/.config/pip/pip.conf <<'EOF'
[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
trusted-host = mirrors.aliyun.com
EOF

更新 WebUI

cd /opt/stable-diffusion/stable-diffusion-webui
git pull
# 重新启动即可，会自动更新依赖