stable-diffusion部署在ubuntu
本文整理 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI 在 Ubuntu 上的安装流程，基础命令以 Ubuntu 22.04 x86_64、Python 3.10 为例。CentOS、Fedora 等发行版的包管理和系统依赖需要另行配置。其他 Ubuntu 版本需先核对该 WebUI 提交支持的 Python 与 PyTorch 组合。
安装 Python 环境和 Git
Ubuntu 22.04 中执行：
sudo apt update
sudo apt install wget git python3.10 python3.10-venv libgl1 libglib2.0-0
python3.10 --version不要将其他 Python 强行链接到 /usr/bin/python，也不要替换发行版维护的系统解释器。Ubuntu 24.04 等较新系统如需额外安装 Python 3.10/3.11，应按所用 WebUI 版本的说明单独准备解释器，不直接套用本节包名。
开始部署
在普通用户有写权限的工作目录中执行：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui打开已有的 webui-user.sh，按需修改相应项，保留文件中其他配置：
python_cmd="python3.10"
export COMMANDLINE_ARGS=""然后启动：
bash webui.sh安装脚本默认在项目内建立 venv 并安装该版本需要的依赖。首次启动会联网下载文件；检查终端报错和最终输出的访问地址，默认本机地址通常为 http://127.0.0.1:7860。确认已按所用版本要求放置兼容模型，再进行生成测试。
默认 GPU 路线需要与其 PyTorch 构建兼容的驱动和硬件。Intel Arc 用户不能仅凭跳过 CUDA 检查就获得 XPU 加速；可参考 Arc A770 ComfyUI 教程 中的原生 XPU 路线。
启动参数与远程访问
优先通过 webui-user.sh 的 COMMANDLINE_ARGS 配置参数。若某个已确认支持的版本需要 CPU 模式，可参考：
export COMMANDLINE_ARGS="--use-cpu all --skip-torch-cuda-test --precision full --no-half"这是 CPU 路线，速度和内存需求与 GPU 不同。仅添加 --skip-torch-cuda-test 是跳过启动检查，不等于让 Intel、AMD 或 CPU 自动具备 CUDA 能力。
需要访问另一台 Linux 主机上的 WebUI 时，可以在本机建立 SSH 转发：
ssh -N -L 7860:127.0.0.1:7860 user@server_ip将 user@server_ip 换成实际 SSH 账号和地址，然后在本机浏览器打开 http://127.0.0.1:7860。这样不必关闭服务器防火墙或直接开放 WebUI 端口。需要局域网监听或分享时，应先核对对应版本支持的参数与访问控制，不通过修改 webui.py 中的 launch() 实现通用配置。
常见问题
依赖安装失败
先核对 Python 版本、当前项目目录和具体错误。不要在系统环境中反复执行多组 pip install，也不要把旧文章中的 torch==1.13.1、torchvision==0.2.2 或不同 CUDA wheel 随意组合。需要固定 PyTorch 时，以所用 WebUI 提交的安装器和兼容说明为准。
_ctypes、lzma 或图形库缺失
_ctypes、lzma 与解释器的构建方式有关，不能仅靠安装一个名字相近的 pip 包替代。Ubuntu 与 CentOS 的系统包名也不同。优先使用发行版提供且与项目兼容的 Python，按实际缺失项安装 Ubuntu 依赖，不混用 yum、apt 和源码编译命令。
修改安装脚本后难以升级
先检查项目改动：
git status --short
git diff配置尽量保留在 webui-user.sh，需要修改源码时另存原文件并记录目的。不要直接重置或覆盖自己已有的配置、模型和扩展。
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