Ubuntu 22.04 部署 Stable Diffusion WebUI 推荐使用系统自带的 Python 3.10 配合 NVIDIA 官方驱动。主要风险在于显卡驱动版本与 CUDA 工具包不匹配导致无法调用 GPU。
先说结论：环境依赖明确，重点在驱动和 Python 版本匹配，无需额外复杂配置即可启动。
- 适合：拥有 NVIDIA 显卡且显存大于 4GB 的 Ubuntu 22.04 用户
- 先准备：预留 10GB 以上磁盘空间用于存放模型和依赖
- 验收：浏览器访问 localhost:7860 且生成图片不报错
命令速用版
以下命令适用于已安装 NVIDIA 驱动的基础环境，直接复制执行可完成核心部署。
sudo apt update && sudo apt install -y git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
./webui.sh为什么会这样
Stable Diffusion WebUI 依赖 PyTorch 调用 CUDA 加速，Ubuntu 22.04 默认源可能缺少特定编译环境。
WebUI 启动脚本会自动创建虚拟环境并安装依赖，但前提是系统层面已正确安装显卡驱动和基础开发库。如果缺少 libgl1 等库，界面加载时会报缺少共享库错误。Python 版本超过 3.10 可能导致部分扩展插件兼容性下降，Ubuntu 22.04 默认 Python 3.10 正好匹配。
分步处理
按顺序执行以下步骤，每步完成后检查对应状态再进入下一步。
1. 安装显卡驱动
打开“软件和更新”选择“附加驱动”标签，选用 NVIDIA 官方专有驱动，或命令行执行：
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot检查点：重启后终端输入 nvidia-smi 能看到显卡列表和驱动版本。
2. 安装系统依赖
WebUI 需要 git 和编译工具，同时补充图形库防止报错：
sudo apt install -y git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0检查点：输入 git `--version` 返回版本号即为成功。
3. 克隆项目代码
将仓库下载到用户目录，避免权限问题：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui检查点：ls 命令能看到 webui.sh 文件。
4. 启动服务
赋予执行权限并运行启动脚本，首次运行会自动下载模型：
chmod +x webui.sh
./webui.sh风险边界：首次启动耗时较长，取决于网络下载速度，中途不要强制中断。
怎么验证是否生效
验证分为硬件调用验证和 Web 界面验证两部分，确保 GPU 介入且服务可用。
1. 硬件调用验证
在 WebUI 运行期间，新开终端窗口输入：
nvidia-smi观察 processes 列表是否有 python 进程占用显存，若无占用则说明未启用 GPU 加速。
2. 界面访问验证
浏览器访问 http://127.0.0.1:7860，看到生成按钮且点击“生成”后日志无红色报错即为正常。
3. 日志检查
启动终端最后几行显示 Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 表示服务监听成功。
常见坑
部署过程中容易遇到环境冲突和网络问题，以下场景需谨慎处理。
1. Python 版本过高
部分扩展插件不支持 Python 3.11+，Ubuntu 22.04 默认 3.10 无需调整，若手动升级了 Python 需降级回 3.10。
2. 显存不足报错
显存小于 4GB 可能无法运行 SD 1.5 模型，启动时可添加参数 `--medvram` 降低显存占用，但生成速度会变慢。
3. 模型下载失败
首次启动需下载基础模型，若网络超时会导致启动中断，可手动下载模型放入 models/Stable-diffusion 目录。
常见问题
启动时报 CUDA out of memory 怎么办
显存不足导致，启动命令增加 `--medvram` 或 `--lowvram` 参数。
该参数会牺牲部分生成速度换取低显存运行，适合显存小于 6GB 的显卡。
网页能打开但生成图片报错
通常是模型文件损坏或缺失，检查 models 目录下是否有.ckpt 或.safetensors 文件。
重新下载完整模型文件并确认 MD5 校验值一致可解决此问题。
如何更新 WebUI 到最新版本
在项目目录执行 git pull 即可拉取最新代码，重启服务生效。
更新前建议备份 config 配置文件，防止新版本配置项变更导致启动失败。
参考来源
- GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
- Ubuntu 22.04 LTS Release Notes: https://ubuntu.com/download/desktop
- NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html