Чи можна встановити Stable Diffusion без відеокарти?

На процесорі він запускається, але на одне зображення йдуть хвилини, а не секунди. Краще візьміть хмарний GPU або безкоштовні інструменти цього сайту.

Скільки місця на диску він займає?

Близько 10 ГБ на вебінтерфейс і його залежності, плюс від 2 до 7 ГБ на кожну модель SD 1.5 чи SDXL і від кількох мегабайтів до кількох сотень на кожну LoRA. Якщо збираєте колекцію моделей, розраховуйте на 50 ГБ.

Чи це легально й безкоштовно?

Так. Вебінтерфейс має відкритий код (AGPL), а моделі можна завантажити на умовах їхніх ліцензій — безкоштовно для особистого й здебільшого для комерційного використання.

Як встановити Stable Diffusion локально: Windows, Linux, Mac

Щоб запустити Stable Diffusion на власному комп’ютері, потрібні відеокарта щонайменше з 6 ГБ VRAM, Python 3.10, Git, вебінтерфейс Automatic1111 і файл моделі. Розраховуйте на 15 ГБ місця на диску й кілька гігабайтів завантажень; після цього генерація безкоштовна, працює офлайн і лишається приватною.

Вимоги

Компонент	Мінімум	Комфортно
GPU	NVIDIA, 6 ГБ VRAM (SD 1.5)	NVIDIA, 8–12 ГБ (SDXL), 16 ГБ (SD 3.5 Large, у ComfyUI)
AMD / Apple	ROCm на Linux, Apple Silicon із 16 ГБ RAM	повільніше, але працює; на Windows картам AMD потрібен ComfyUI або форк вебінтерфейсу
RAM	16 ГБ	32 ГБ
Диск	15 ГБ (програма + одна модель)	50 ГБ і більше для кількох моделей
ОС	Windows 10/11, Ubuntu 22.04+, macOS 13+

Немає сумісної відеокарти? Інструменти цього сайту не потребують встановлення: inpainting і збільшення зображень працюють на нашому обладнанні, а SDXL — це вбудоване в сторінку демо на зовнішньому хостингу.

Покрокова інструкція (Windows, Automatic1111)

Встановіть Python 3.10.6 і поставте позначку Add Python to PATH. Новіші версії Python ламають частину залежностей.
Встановіть Git із типовими параметрами.
Відкрийте термінал у вибраній папці й виконайте git clone -b dev https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui. Гілку dev вказано навмисно: типова гілка не змінювалася з липня 2024 року, і її перший запуск тепер завершується помилкою.
Завантажте модель: SDXL 1.0 base (6,9 ГБ) і, за бажання, refiner, або Stable Diffusion 1.5 (4,3 ГБ). Беріть файл .safetensors.
Покладіть модель у stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/.
Двічі клацніть webui-user.bat. Під час першого запуску завантажується кілька гігабайтів залежностей; скільки це триватиме, залежить від вашого з’єднання.
Відкрийте http://127.0.0.1:7860 у браузері, виберіть модель угорі ліворуч, введіть промпт і натисніть Generate.

На Linux і macOS спершу встановіть Python 3.10 або 3.11 і системні пакети, перелічені в README проєкту, а потім замість файлу .bat запустіть ./webui.sh; скрипт сам створить власне середовище Python.

Корисні параметри запуску

Відредагуйте webui-user.bat і задайте COMMANDLINE_ARGS:

--xformers: швидше й з меншими витратами пам’яті на NVIDIA.
--medvram або --lowvram: для карт із 4–6 ГБ, ціною швидкості.
--listen: доступ до інтерфейсу з іншого пристрою у вашій мережі.
--api: вмикає REST API, яким користуються скрипти (саме так цей сайт спілкується з власним Automatic1111).

Типові помилки

CUDA out of memory: зменште розмір зображення, додайте --medvram, закрийте інші програми, що використовують GPU.
Torch not compiled with CUDA: непідтримувана версія Python або PyTorch лише для CPU; перевстановіть із Python 3.10 і видаліть папку venv.
No model found: файл лежить не в models/Stable-diffusion або має неправильне розширення.
Чорні зображення на AMD або Apple: додайте --no-half або --upcast-sampling.

Альтернативи Automatic1111

Forge — швидший форк із тим самим інтерфейсом; він теж не оновлюється з червня 2025 року. ComfyUI побудований на графі вузлів і чудово підходить для SD 3.5, Flux і складних пайплайнів. Fooocus ховає більшість налаштувань за одним полем для промпту, як це робить Midjourney; він працює лише з моделями SDXL і тепер отримує тільки виправлення помилок. Forge і ComfyUI працюють із тими самими файлами моделей і LoRA, що й Automatic1111.

Як встановити Stable Diffusion локально?