Requisitos
| Componente | Mínimo | Recomendado |
|---|---|---|
| GPU | NVIDIA com 6 GB de VRAM (SD 1.5) | NVIDIA com 8–12 GB (SDXL), 16 GB (SD 3.5 Large, no ComfyUI) |
| AMD / Apple | ROCm no Linux, Apple Silicon com 16 GB de RAM | mais lento, mas funciona; no Windows, as placas AMD exigem o ComfyUI ou um fork da web UI |
| RAM | 16 GB | 32 GB |
| Disco | 15 GB (aplicativo + um modelo) | 50 GB ou mais para vários modelos |
| Sistema | Windows 10/11, Ubuntu 22.04+, macOS 13+ | |
Não tem uma GPU compatível? As ferramentas deste site dispensam instalação: o inpainting e o upscaling rodam no nosso hardware, e o SDXL é uma demo hospedada externamente, incorporada à página.
Passo a passo (Windows, Automatic1111)
- Instale o Python 3.10.6 e marque Add Python to PATH. Versões mais novas do Python quebram algumas dependências.
- Instale o Git com as opções padrão.
- Abra um terminal na pasta de sua preferência e execute
git clone -b dev https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui. O uso da branch dev é proposital: a branch padrão não muda desde julho de 2024, e a primeira inicialização dela agora falha. - Baixe um modelo: SDXL 1.0 base (6,9 GB) e, se quiser, o refiner, ou o Stable Diffusion 1.5 (4,3 GB). Pegue o arquivo
.safetensors. - Coloque o modelo em
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/. - Dê um duplo clique em
webui-user.bat. A primeira inicialização baixa vários gigabytes de dependências; o tempo que isso leva depende da sua conexão. - Abra
http://127.0.0.1:7860no navegador, escolha o modelo no canto superior esquerdo, digite um prompt e clique em Generate.
No Linux e no macOS, instale antes o Python 3.10 ou 3.11 e os pacotes de sistema listados no README do projeto e depois execute ./webui.sh em vez do arquivo .bat; o script cria o próprio ambiente Python.
Opções de inicialização úteis
Edite o webui-user.bat e defina COMMANDLINE_ARGS:
--xformers: mais rápido e mais leve em placas NVIDIA.--medvramou--lowvram: para placas de 4 a 6 GB, ao custo de velocidade.--listen: permite acessar a interface de outro dispositivo da sua rede.--api: ativa a API REST usada por scripts (é assim que este site conversa com o nosso Automatic1111).
Erros comuns
- CUDA out of memory: diminua o tamanho da imagem, adicione
--medvram, feche outros programas que usam a GPU. - Torch not compiled with CUDA: versão do Python não suportada ou PyTorch só para CPU; reinstale com o Python 3.10 e apague a pasta
venv. - No model found: o arquivo não está em
models/Stable-diffusionou tem a extensão errada. - Imagens pretas em AMD ou Apple: adicione
--no-halfou--upcast-sampling.
Alternativas ao Automatic1111
O Forge é um fork mais rápido, com a mesma interface; ele também está sem atualizações desde junho de 2025. O ComfyUI usa um grafo de nós, ideal para o SD 3.5 e o Flux e para pipelines complexos. O Fooocus esconde a maior parte das configurações atrás de uma única caixa de prompt, à maneira do Midjourney; ele só roda modelos SDXL e hoje recebe apenas correções de bugs. O Forge e o ComfyUI leem os mesmos arquivos de modelo e de LoRA que o Automatic1111.