前言
Stable Diffusion 3（以下简称SD3）是Stability AI于2026年初发布的最新版本，相比SDXL，在图像质量、提示词跟随性、生成速度上都有显著提升。本教程将带你从零开始，在本地搭建SD3环境，并生成高质量的AI图片。
环境要求
- 操作系统：Windows 10/11, macOS 12+, Ubuntu 20.04+
- 显卡：至少8GB显存的NVIDIA GPU（推荐RTX 4070或更高），或Apple Silicon Mac
- 内存：16GB以上
- 硬盘：50GB可用空间（用于模型和依赖）
步骤一：安装Python和Git
确保已安装Python 3.10或更高版本，以及Git。
# 检查Python版本
python --version
# 安装Git（如果未安装）
sudo apt install git # Ubuntu
步骤二：克隆SD3 WebUI仓库
推荐使用Automatic1111的WebUI，它已经支持SD3。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
步骤三：创建虚拟环境并安装依赖
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# 或 venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r requirements.txt
步骤四：下载SD3模型
从Hugging Face下载SD3模型（需注册并同意协议）。
# 安装huggingface-cli
pip install huggingface-hub
# 登录（需要token）
huggingface-cli login
# 下载模型
git lfs install
huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-3-medium --local-dir models/Stable-diffusion
步骤五：启动WebUI
python launch.py --medvram # 如果显存不足12GB，添加--medvram
等待终端输出 Running on local URL: http://127.0.0.1:7860，然后打开浏览器访问该地址。
步骤六：生成第一张图片
在WebUI界面中：
- 选择SD3模型（在左上角下拉菜单）
- 输入提示词，例如：
a beautiful landscape with mountains and a lake, sunset, photorealistic, 8k - 设置采样方法为
DPM++ 2M Karras，步数30 - 点击 Generate
等待几秒，即可看到生成的图片。
提示词工程技巧
1. 正面提示词
- 使用逗号分隔关键词，如
masterpiece, best quality, detailed face - 添加风格词：
cinematic lighting, vibrant colors - 指定艺术家：
in the style of Greg Rutkowski
2. 负面提示词
- 避免常见问题：
bad anatomy, deformed, blurry, low quality - 防止多余肢体：
extra fingers, extra limbs
3. 高级参数
- CFG Scale：建议7-12，值越大越遵循提示词，但可能降低多样性
- Denoising Strength：用于图生图，0.7-0.8效果较好
常见问题解决
- 显存不足：添加
--medvram或--lowvram参数 - 模型加载失败：检查模型文件是否完整，重新下载
- 生成速度慢：升级显卡驱动，或使用
--xformers优化
总结
通过本教程，你应该已经成功在本地运行了SD3，并生成了第一张AI图片。SD3的强大之处在于其生成质量和灵活性，你可以进一步探索ControlNet、LoRA等扩展，实现更精准的控制。