Requisitos
| Componente | Mínimo | Cómodo |
|---|---|---|
| GPU | NVIDIA con 6 GB de VRAM (SD 1.5) | NVIDIA 8–12 GB (SDXL), 16 GB (SD 3.5 Large, en ComfyUI) |
| AMD / Apple | ROCm en Linux, Apple Silicon con 16 GB de RAM | más lento pero funciona; en Windows, las tarjetas AMD necesitan ComfyUI o un fork de la interfaz web |
| RAM | 16 GB | 32 GB |
| Disco | 15 GB (aplicación + un modelo) | 50 GB o más para varios modelos |
| Sistema | Windows 10/11, Ubuntu 22.04+, macOS 13+ | |
¿Sin GPU compatible? Las herramientas de este sitio no requieren instalar nada: el inpainting y el escalado funcionan en nuestro hardware, y SDXL es una demo alojada externamente e integrada en la página.
Paso a paso (Windows, Automatic1111)
- Instala Python 3.10.6 marcando Add Python to PATH. Las versiones más recientes rompen algunas dependencias.
- Instala Git con las opciones por defecto.
- Abre un terminal en la carpeta que quieras y ejecuta
git clone -b dev https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui. La rama dev se elige a propósito: la rama por defecto no ha cambiado desde julio de 2024 y su primer arranque ahora falla. - Descarga un modelo: SDXL 1.0 base (6,9 GB) y opcionalmente el refiner, o Stable Diffusion 1.5 (4,3 GB). Elige el archivo
.safetensors. - Coloca el modelo en
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/. - Haz doble clic en
webui-user.bat. El primer arranque descarga varios gigabytes de dependencias; lo que tarde depende de tu conexión. - Abre
http://127.0.0.1:7860en el navegador, elige el modelo arriba a la izquierda, escribe un prompt y pulsa Generate.
En Linux y macOS, instala primero Python 3.10 o 3.11 y los paquetes del sistema que indica el README del proyecto, y después ejecuta ./webui.sh en lugar del archivo .bat; el script crea su propio entorno Python.
Opciones de arranque útiles
Edita webui-user.bat y rellena COMMANDLINE_ARGS:
--xformers: más rápido y ligero en NVIDIA.--medvramo--lowvram: para tarjetas de 4 a 6 GB, a costa de velocidad.--listen: acceder a la interfaz desde otro dispositivo de la red.--api: activa la API REST que usan los scripts (este sitio habla así con su propio Automatic1111).
Errores habituales
- CUDA out of memory: reduce el tamaño de imagen, añade
--medvram, cierra otros programas que usen la GPU. - Torch not compiled with CUDA: versión de Python no compatible o PyTorch solo CPU; reinstala con Python 3.10 y borra la carpeta
venv. - No model found: el archivo no está en
models/Stable-diffusiono tiene la extensión equivocada. - Imágenes negras en AMD o Apple: añade
--no-halfo--upcast-sampling.
Alternativas a Automatic1111
Forge es un fork más rápido con la misma interfaz; tampoco recibe actualizaciones desde junio de 2025. ComfyUI usa un grafo de nodos, ideal para SD 3.5 y Flux y para cadenas complejas. Fooocus oculta la mayoría de los ajustes tras un único campo de prompt, a la manera de Midjourney; solo ejecuta modelos SDXL y ya no recibe más que correcciones de errores. Forge y ComfyUI leen los mismos archivos de modelos y de LoRA que Automatic1111.