Stable Diffusion WebUI 从 1.5 升级到 1.6 需要注意哪些配置？

Stable Diffusion WebUI 从 1.5 升级到 1.6 主要涉及环境依赖更新和扩展兼容性调整，建议在备份现有环境后执行 git pull 更新。核心风险在于部分旧版扩展可能因 API 变动无法加载，不影响主程序运行但会丢失功能。

先说结论：升级过程本身风险可控，但必须优先处理扩展兼容性和 Python 环境依赖。

适合希望使用 SDXL 优化支持或新 Refiner 工作流的用户。
先准备独立备份文件夹或创建虚拟环境快照。
验收标准为主界面正常加载且常用扩展无报错。

命令速用版

在 WebUI 根目录下执行以下命令完成核心更新，随后重启启动脚本。

git pull
pip install -r requirements_versions.txt

如果使用的是整合包，请直接使用包内自带的更新按钮或替换核心文件，不要混用命令。

为什么会这样

1.6 版本调整了部分内部接口以支持 SDXL 原生工作流，导致依赖库版本要求变化。Automatic1111 官方在 1.6.0 版本更新中引入了对 Refiner 模型更稳定的支持，并重构了部分 UI 逻辑。这些改动要求底层 torch 库或 gradio 组件保持特定版本，旧版扩展若调用已废弃的接口会直接报错。

分步处理

步骤 1：环境备份

复制整个 stable-diffusion-webui 文件夹到备份目录，或导出当前 python 环境包列表。

pip freeze > requirements_backup.txt

步骤 2：执行更新

在 WebUI 根目录运行 git 拉取命令，确保获取最新代码。

git pull

步骤 3：依赖修复

Stable Diffusion WebUI 从 1.5 升级到 1.6 需要注意哪些配置？

首次启动 1.6 版本时，launch.py 会自动检查依赖。若启动失败，手动更新 requirements 文件。

pip install -r requirements.txt `--upgrade`

步骤 4：扩展检查

进入 extensions 文件夹，对关键扩展如 ControlNet 执行 git pull 更新，确保扩展版本匹配主程序。

怎么验证是否生效

观察启动控制台日志，确认没有红色的 Error 报错，特别是 extension 加载部分。生成一张普通文生图图片，确认显存占用正常且无显存溢出报错。检查设置页面中是否出现新的 SDXL 相关选项或 Refiner 设置栏。

常见坑

Python 版本不兼容可能导致更新失败，官方推荐 Python 3.10.6 版本。部分旧版 ControlNet 扩展在 1.6 下可能无法识别预处理器，需要单独更新扩展代码。整合包用户直接覆盖核心文件可能导致配置文件冲突，建议保留 config.json 备份。

常见问题

升级后启动报错缺少模块怎么办

删除 venv 文件夹让程序重新创建虚拟环境。手动删除 webui 目录下的 venv 文件夹，再次运行启动脚本会自动重装依赖。

升级后 checkpoint 模型还能用吗

可以直接使用，模型文件不需要更换。1.6 版本兼容 SD1.5 和 SDXL 模型，原有 models/Stable-diffusion 目录下的文件无需移动。

如何回退到 1.5 版本

使用 git checkout 命令返回旧版本 commit。在命令行输入 git checkout 1.5.1 或具体的 commit hash 值，然后重装依赖。

参考来源

GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Releases: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/releases
GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki