¿Puedo instalar Stable Diffusion sin tarjeta gráfica?

Funciona en CPU pero tarda varios minutos por imagen; no es práctico. Usa una GPU en la nube o las herramientas gratuitas de este sitio.

¿Cuánto espacio en disco ocupa?

Unos 10 GB para la interfaz y sus dependencias, más entre 2 y 7 GB por modelo y hasta 150 MB por LoRA. Prevé 50 GB si coleccionas modelos.

¿Es legal y gratuito instalarlo?

Sí. La interfaz es de código abierto (AGPL) y los modelos se descargan con sus licencias, gratuitas para uso personal y para la mayoría de usos comerciales.

Instalar Stable Diffusion en local: Windows, Linux y Mac

Para ejecutar Stable Diffusion en tu propio ordenador necesitas una GPU con al menos 6 GB de VRAM, Python 3.10, Git, la interfaz web Automatic1111 y un archivo de modelo. La instalación lleva unos veinte minutos y 15 GB de disco; después, la generación es gratuita, sin conexión y privada.

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)
AMD / Apple	ROCm en Linux, Apple Silicon con 16 GB de RAM	más lento pero funciona; DirectML en Windows es lento
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 (inpainting, escalado, SDXL) funcionan en nuestro hardware, sin instalar nada.

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 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.
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 unos 5 GB de dependencias y tarda entre 5 y 15 minutos.
Abre http://127.0.0.1:7860 en el navegador, elige el modelo arriba a la izquierda, escribe un prompt y pulsa Generate.

En Linux y macOS 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.
--medvram o --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-diffusion o tiene la extensión equivocada.
Imágenes negras en AMD o Apple: añade --no-half o --upcast-sampling.

Alternativas a Automatic1111

Forge es un fork más rápido con la misma interfaz. ComfyUI usa un grafo de nodos, ideal para SD 3.5 y Flux y para cadenas complejas. Fooocus oculta todos los ajustes y da resultados al estilo Midjourney con un solo prompt. Los tres leen los mismos archivos de modelos y de LoRA.

¿Cómo instalar Stable Diffusion en local?