Prérequis
| Composant | Minimum | Confortable |
|---|---|---|
| GPU | NVIDIA 6 Go de VRAM (SD 1.5) | NVIDIA 8–12 Go (SDXL), 16 Go (SD 3.5 Large, dans ComfyUI) |
| AMD / Apple | ROCm sous Linux, Apple Silicon 16 Go de RAM | plus lent mais fonctionnel ; sous Windows, les cartes AMD demandent ComfyUI ou un fork de l’interface web |
| RAM | 16 Go | 32 Go |
| Disque | 15 Go (application + un modèle) | 50 Go et plus pour plusieurs modèles |
| Système | Windows 10/11, Ubuntu 22.04+, macOS 13+ | |
Pas de GPU compatible ? Les outils de ce site ne demandent aucune installation : l’inpainting et l’agrandissement tournent sur notre matériel, SDXL est une démo hébergée ailleurs et intégrée à la page.
Pas à pas (Windows, Automatic1111)
- Installez Python 3.10.6 en cochant Add Python to PATH. Les versions plus récentes cassent certaines dépendances.
- Installez Git avec les options par défaut.
- Ouvrez un terminal dans le dossier de votre choix et lancez
git clone -b dev https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui. Le choix de la branche dev est délibéré : la branche par défaut n’a pas changé depuis juillet 2024 et son premier démarrage échoue désormais. - Téléchargez un modèle : SDXL 1.0 base (6,9 Go) et éventuellement le refiner, ou Stable Diffusion 1.5 (4,3 Go). Prenez le fichier
.safetensors. - Placez le modèle dans
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/. - Double-cliquez sur
webui-user.bat. Le premier démarrage télécharge plusieurs gigaoctets de dépendances ; sa durée dépend de votre connexion. - Ouvrez
http://127.0.0.1:7860dans votre navigateur, choisissez le modèle en haut à gauche, tapez un prompt, cliquez sur Generate.
Sous Linux et macOS, installez d’abord Python 3.10 ou 3.11 et les paquets système listés dans le README du projet, puis lancez ./webui.sh à la place du fichier .bat ; le script crée son propre environnement Python.
Options de lancement utiles
Modifiez webui-user.bat et renseignez COMMANDLINE_ARGS :
--xformers: plus rapide et plus léger sur NVIDIA.--medvramou--lowvram: pour les cartes de 4 à 6 Go, au prix de la vitesse.--listen: accéder à l’interface depuis un autre appareil du réseau.--api: active l’API REST utilisée par les scripts (ce site dialogue ainsi avec son propre Automatic1111).
Erreurs courantes
- CUDA out of memory : réduisez la taille d’image, ajoutez
--medvram, fermez les autres programmes qui utilisent le GPU. - Torch not compiled with CUDA : version de Python non prise en charge ou PyTorch CPU ; réinstallez avec Python 3.10 et supprimez le dossier
venv. - No model found : le fichier n’est pas dans
models/Stable-diffusionou a la mauvaise extension. - Images noires sur AMD ou Apple : ajoutez
--no-halfou--upcast-sampling.
Alternatives à Automatic1111
Forge est un fork plus rapide avec la même interface ; lui non plus n’a reçu aucune mise à jour depuis juin 2025. ComfyUI fonctionne par graphe de nœuds, idéal pour SD 3.5 et Flux et pour les chaînes complexes. Fooocus cache la plupart des réglages derrière un seul champ de prompt, à la manière de Midjourney ; il ne fait tourner que des modèles SDXL et ne reçoit plus que des corrections de bugs. Forge et ComfyUI lisent les mêmes fichiers de modèles et de LoRA qu’Automatic1111.