Telepíthetem a Stable Diffusiont videokártya nélkül?

CPU-n is fut, de egy kép másodpercek helyett percekig készül. Használj inkább felhőalapú GPU-t vagy az oldal ingyenes eszközeit.

Mennyi lemezterületet foglal?

Körülbelül 10 GB a web UI és a függőségei, plusz 2–7 GB SD 1.5 vagy SDXL modellenként és néhány megabájttól néhány százig LoRA-nként. Ha gyűjtöd a modelleket, számolj 50 GB-tal.

Legális és ingyenes a telepítése?

Igen. A web UI nyílt forráskódú (AGPL), a modellek pedig a saját licencük alatt letölthetők, személyes és a legtöbb kereskedelmi célra ingyenesen.

Stable Diffusion telepítése helyben: Windows, Linux, Mac

Ahhoz, hogy a Stable Diffusion a saját gépeden fusson, kell egy legalább 6 GB VRAM-os GPU, Python 3.10, Git, az Automatic1111 web UI és egy modellfájl. Számolj 15 GB lemezterülettel és több gigabájtnyi letöltéssel; utána a generálás ingyenes, offline és teljesen privát marad.

Követelmények

Összetevő	Minimum	Kényelmes
GPU	NVIDIA 6 GB VRAM (SD 1.5)	NVIDIA 8–12 GB (SDXL), 16 GB (SD 3.5 Large, ComfyUI-ban)
AMD / Apple	ROCm Linuxon, Apple Silicon 16 GB RAM	lassabb, de működik; Windowson az AMD kártyákhoz ComfyUI vagy a web UI egy forkja kell
RAM	16 GB	32 GB
Lemez	15 GB (program + egy modell)	50 GB+ több modellhez
Rendszer	Windows 10/11, Ubuntu 22.04+, macOS 13+

Nincs kompatibilis GPU-d? Az oldal eszközeihez nem kell telepítés: az inpainting és a képnagyítás a mi hardverünkön fut, az SDXL pedig az oldalba ágyazott, külső szolgáltatónál futó demó.

Lépésről lépésre (Windows, Automatic1111)

Telepítsd a Python 3.10.6-ot, és pipáld be az Add Python to PATH opciót. Az újabb Python-verziók elrontanak néhány függőséget.
Telepítsd a Gitet az alapbeállításokkal.
Nyiss egy terminált a választott mappában, és futtasd: git clone -b dev https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui. A dev ág szándékos: az alapértelmezett 2024 júliusa óta nem változott, és az első indítása ma már hibára fut.
Tölts le egy modellt: SDXL 1.0 base (6,9 GB) és opcionálisan a refiner, vagy Stable Diffusion 1.5 (4,3 GB). A .safetensors fájlt vedd.
Tedd a modellt a stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ mappába.
Kattints duplán a webui-user.bat fájlra. Az első indítás több gigabájtnyi függőséget tölt le; hogy ez mennyi ideig tart, a kapcsolatodtól függ.
Nyisd meg a böngészőben a http://127.0.0.1:7860 címet, válaszd ki a modellt bal felül, írj be egy promptot, és kattints a Generate gombra.

Linuxon és macOS-en előbb telepítsd a Python 3.10-et vagy 3.11-et és a projekt README-jében felsorolt rendszercsomagokat, majd a .bat helyett a ./webui.sh parancsot futtasd; a szkript saját Python-környezetet hoz létre.

Hasznos indítási opciók

Szerkeszd a webui-user.bat fájlt, és állítsd be a COMMANDLINE_ARGS értékét:

--xformers: gyorsabb, és kevesebb memóriát használ NVIDIA kártyán.
--medvram vagy --lowvram: 4–6 GB-os kártyákhoz, a sebesség rovására.
--listen: a felület elérhető a hálózatod más eszközeiről is.
--api: bekapcsolja a szkriptek által használt REST API-t (ez az oldal így beszél a saját Automatic1111-ével).

Gyakori hibák

CUDA out of memory: csökkentsd a képméretet, add hozzá a --medvram opciót, zárd be a többi GPU-t használó programot.
Torch not compiled with CUDA: nem támogatott Python-verzió vagy csak CPU-s PyTorch; telepítsd újra Python 3.10-zel, és töröld a venv mappát.
No model found: a fájl nincs a models/Stable-diffusion mappában, vagy rossz a kiterjesztése.
Fekete képek AMD-n vagy Apple-ön: add hozzá a --no-half vagy az --upcast-sampling opciót.

Alternatívák az Automatic1111 helyett

A Forge egy gyorsabb fork ugyanazzal a felülettel; 2025 júniusa óta ez sem kapott frissítést. A ComfyUI csomópontgráfot használ, ideális SD 3.5-höz, Fluxhoz és összetett pipeline-okhoz. A Fooocus a legtöbb beállítást egyetlen promptmező mögé rejti, ahogy a Midjourney; csak SDXL modelleket futtat, és már csak hibajavításokat kap. A Forge és a ComfyUI ugyanazokat a modell- és LoRA-fájlokat olvassa, mint az Automatic1111.

Hogyan telepítsd a Stable Diffusiont helyben?