部署Stable Diffusion有多种方式，其中使用Stable Diffusion WebUI是最便捷的方案，它提供了图形界面，无需编写代码即可操作。
首先确保硬件满足要求：建议使用NVIDIA显卡，显存至少4GB，推荐8GB以上。CPU模式也可运行但速度极慢。安装Git和Python 3.10，然后克隆WebUI仓库：git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui。
运行webui-user.bat（Windows）或webui.sh（Linux/Mac），脚本会自动下载依赖和基础模型。首次启动会下载v1-5-pruned-emaonly.safetensors等模型文件，大小约4GB。如果网络慢，可以手动下载模型并放入models/Stable-diffusion目录。
启动成功后，浏览器打开http://localhost:7860即可使用。界面左侧为提示词输入框，右侧为参数设置，包括采样器、步数、CFG scale、种子等。常用采样器如Euler a、DPM++ 2M Karras等，步数一般在20-50之间。
高级功能包括ControlNet、LoRA、Textual Inversion等扩展。ControlNet可以通过边缘检测、姿态估计等条件控制生成；LoRA可以加载微调的小模型改变风格。安装扩展只需在Extensions页面搜索并安装，然后重启WebUI。
常见问题：如果显存不足，可以开启“低显存模式”或使用“-medvram”参数启动；如果生成图像出现伪影，可尝试调整CFG scale或更换采样器；如果要使用自定义模型，只需将模型文件放入相应目录并刷新即可。
部署完成后，可以通过API接口调用，将图像生成功能集成到自己的应用中。WebUI提供了/api端点，支持POST请求生成图像。