环境准备

本地部署的核心是显卡、驱动、Python 环境和模型文件管理。建议优先保证 NVIDIA 驱动与 CUDA 相关依赖稳定，再安装 WebUI 或 ComfyUI，避免后续因为环境混乱反复排错。

安装步骤

  1. 准备 Git、Python 3.10 系列和足够的磁盘空间。
  2. 克隆 WebUI 项目，首次启动让脚本自动安装依赖。
  3. 下载基础模型放入 models/Stable-diffusion/。
  4. 启动后访问本地地址，先用简单提示词测试出图是否正常。

模型与插件

初期不要一次性安装太多模型和插件。可以先准备一个通用 SDXL 模型、一个写实模型、一个风格化模型，再根据项目需要补充 ControlNet、LoRA 或放大插件。保持目录命名清楚，后期管理会轻松很多。

常用参数

  • Steps 通常 20-30 就足够，过高不一定明显提升质量。
  • CFG Scale 可以从 6-8 开始，根据提示词服从度调整。
  • 采样器推荐从 DPM++ 2M Karras 或 Euler a 开始比较。

维护建议

每次升级前先备份配置和常用插件列表。遇到报错时优先看启动日志，不要盲目重装。稳定的本地环境比追新版本更重要。