本地部署Stable Diffusion（SD）的最低配置要求主要包括以下几个方面：
1. 操作系统：支持的操作系统包括主流的Linux发行版，如Ubuntu 18.04或更高版本，以及Windows 10/11。对于MacOS，由于没有独立显卡加速，在默认配置下只能通过CPU来跑图，相较之下出图性能较差。
2. 显卡（GPU）：建议使用NVIDIA的10系以上的显卡，包括游戏卡以及专业卡。对于显存，最低要求为4GB，但为了更好的体验，推荐使用8GB以上的显存。如果预算允许，可以选择更高级别的显卡，如RTX 2060及以上型号。
3. 处理器（CPU）：对处理器的要求不高，但如果要提高训练速度，建议选择性能更强的CPU。
4. 内存（RAM）：确保内存大于16GB，且内存大于显存。如有融合模型的需求，建议64GB以上的内存。
5. 硬盘：容量越大越好，因为训练过程会产生一些临时文件，硬盘越大操作空间就越大。建议使用固态硬盘（SSD），因为NVME硬盘能提升WebUI的加载速度。
6. 网络连接：能够正常连接到必要的在线资源，如GitHub和必要的代码仓库。
7. 前置应用安装：对于Windows系统，需要安装Python、Git和CUDA。Python是用于编写和运行SD WebUI的基础，Git用于同步在线代码仓库的代码，而CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，用于提高SD的运算效率。
请注意，这些配置要求是为了确保Stable Diffusion能够在本地计算机上顺利运行，具体配置可能会根据SD的版本和个人需求有所变化。在实际操作中，用户应根据最新的官方文档和指南进行配置，以获得最佳性能和体验。
总结
### Stable Diffusion本地部署最低配置概览为了让Stable Diffusion（SD）能够在本地高效运行，以下是推荐的最低配置要求：
#### 核心组件要求
- **操作系统**：支持Linux（如Ubuntu 18.04及以上）、Windows 10/11。MacOS用户需注意，因缺乏独立显卡加速，性能相对受限。
- **显卡（GPU）**：建议采用NVIDIA 10系列及以上显卡，最低4GB显存，推荐8GB及以上以确保更优体验。RTX 2060及其以上型号是更佳选择。
- **处理器（CPU）**：基本需求不高，但高性能CPU有助于提升训练速度。
- **内存（RAM）**：至少16GB，且建议内存量大于显存。若涉及复杂模型融合，推荐64GB以上内存。
- **硬盘**：大容量为佳，建议使用固态硬盘（SSD），特别是NVME硬盘，以提升系统响应和WebUI加载速度。
#### 额外环境需求
- **网络连接**：确保能稳定访问GitHub等在线资源，以下载最新代码和依赖。
- **前置应用安装**（主要针对Windows用户）：
- **Python**：作为SD WebUI的运行基础。
- **Git**：用于同步在线仓库的最新代码。
- **CUDA**：NVIDIA提供的加速平台，显著提升SD运算效率。
#### 特别提示
- 用户应根据个人需求和Stable Diffusion的最新版本，参考官方文档进行具体配置调整。
- 高配置硬件通常意味着更高的性能表现和更稳定的运行体验。
遵循上述指导，您可以更好地为Stable Diffusion的本地化部署做好准备，进而享受AI绘图技术带来的无限创意乐趣。