前言
Stable Diffusion 3（SD3）是Stability AI于2026年发布的最新开源文生图模型，相比前代在图像质量、文字渲染和复杂构图方面有显著提升。本教程将带你从零开始，在本地部署SD3，让你免费、无限制地生成高质量图像。
硬件要求
- 最低：8GB显存（如RTX 3070），16GB内存
- 推荐：12GB显存（如RTX 4070），32GB内存
- 注意：NVIDIA显卡优先，AMD显卡需使用ROCm（Linux）
环境配置
Windows
- 安装Python 3.10（不要用3.11+，部分库不兼容）。
- 安装Git和CUDA 12.1。
- 创建虚拟环境：
python -m venv sd3-env sd3-env\Scripts\activate
Linux (Ubuntu 22.04)
- 安装依赖：
sudo apt install python3.10 python3.10-venv git - 安装CUDA 12.1：参考NVIDIA官方指南。
- 创建虚拟环境：
python3.10 -m venv sd3-env && source sd3-env/bin/activate
安装WebUI
推荐使用Automatic1111 WebUI的SD3分支。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-sd3.git
cd stable-diffusion-webui-sd3
安装依赖（注意换源加速）：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
下载模型
SD3模型分为不同版本：
- sd3_medium.safetensors（2.5B参数，8GB显存可用）
- sd3_large.safetensors（8B参数，推荐12GB+显存）
从Hugging Face下载：
# 安装huggingface-cli
pip install huggingface-hub
huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-3-medium sd3_medium.safetensors --local-dir models/Stable-diffusion
启动WebUI
python launch.py --medvram --opt-split-attention
--medvram参数可降低显存占用，--opt-split-attention优化注意力计算。首次启动会下载额外组件。
基本使用
打开浏览器访问 http://127.0.0.1:7860。
文生图
- Prompt：
A beautiful landscape of mountains and lakes, digital art, high quality - Negative prompt：
ugly, blurry, low quality - 采样器：推荐
DPM++ 2M Karras - 步数：20-30
- CFG Scale：7
常用Prompt模板
| 场景 | Prompt示例 |
|---|---|
| 写实人像 | portrait of a young woman, photorealistic, 8k, soft lighting |
| 动漫风格 | anime girl, studio ghibli style, vibrant colors |
| 科幻场景 | cyberpunk city at night, neon lights, rain, detailed |
优化技巧
- 显存不足：使用
--lowvram或--medvram，或启用xformers。 - 生成速度慢：启用
--opt-sdp-attention（适用于30系以上显卡）。 - 图像质量：尝试
--no-half-vae避免VAE精度损失。
常见问题
Q: 启动报错“RuntimeError: CUDA out of memory”
A: 降低图像尺寸（如512x512），或使用 --medvram。
Q: 生成的图像有绿色噪点
A: 下载正确的VAE模型并放置到 models/VAE 目录。
结语
现在你已成功部署SD3，可以自由探索AI图像生成的无限可能。记得遵守开源许可协议，并尊重他人版权。祝创作愉快！