AUTOMATIC1111 Stable Diffusion web UI: Tạo Ảnh AI Cục Bộ
AUTOMATIC1111 Stable Diffusion web UI là giao diện Gradio tự host để chạy Stable Diffusion trên GPU của chính bạn. Nó gộp txt2img, img2img, inpainting, huấn luyện LoRA, và tiện ích mở rộng từ cộng đồng vào một giao diện duy nhất thay vì chạy rời từng script. Hãy chọn nó nếu bạn muốn phần lớn công cụ trong hệ sinh thái Stable Diffusion gói gọn trong một giao diện; bỏ qua nếu bạn hợp với luồng làm việc dạng node nhẹ hơn.
AUTOMATIC1111 Stable Diffusion web UI Là Gì?
AUTOMATIC1111 Stable Diffusion web UI là giao diện chạy trên trình duyệt cho Stable Diffusion, xây bằng thư viện Gradio và phát hành theo giấy phép AGPL-3.0. Nó chạy trên phần cứng của chính bạn và đưa text-to-image, image-to-image, inpainting, outpainting, và upscaling vào các tab trên cùng một trang, cùng với quản lý checkpoint, một API, và hệ thống script cho tiện ích mở rộng từ cộng đồng.
Tính Năng Cốt Lõi Để Tạo Ảnh AI
- ✓Chế độ tạo ảnh txt2img và img2img, cùng outpainting, inpainting, và Color Sketch để mở rộng hoặc chỉnh sửa ảnh ngay tại chỗ.
- ✓Cú pháp attention cho phép tăng trọng số cho một phần prompt ngay trong văn bản, ví dụ `(tuxedo:1.21)`, và Ctrl+Up/Ctrl+Down chỉnh nhanh mà không cần gõ lại.
- ✓X/Y/Z plot dựng một lưới ảnh theo tối đa ba tham số thay đổi cùng lúc, hữu ích khi so sánh sampler hay giá trị CFG cạnh nhau.
- ✓Huấn luyện và nạp Textual Inversion, Hypernetwork, và LoRA, với một tab riêng để xem trước embedding trước khi thêm vào prompt.
- ✓Tab Extras chạy GFPGAN, CodeFormer, RealESRGAN, ESRGAN, SwinIR, Swin2SR, và LDSR để phục hồi khuôn mặt và nâng cấp độ phân giải.
- ✓Checkpoint Merger gộp tối đa ba checkpoint thành một, và checkpoint có thể nạp lại ngay mà không cần khởi động lại server.
- ✓Thông số tạo ảnh được nhúng vào metadata PNG hoặc EXIF của ảnh xuất ra, nên kéo một ảnh cũ vào tab PNG Info sẽ khôi phục lại đúng thông số đã tạo ra nó.
- ✓Một API tích hợp sẵn và hệ thống custom-scripts cho phép tiện ích mở rộng từ cộng đồng thêm tính năng mà không cần sửa code lõi.
Cài Đặt Web UI Trên Máy Cá Nhân
Trên Windows với GPU NVIDIA, cách nhanh nhất là dùng bản đóng gói sẵn: tải sd.webui.zip từ bản phát hành v1.0.0-pre, giải nén, chạy update.bat một lần, rồi chạy run.bat để khởi động. Nếu cài từ mã nguồn trên Windows, hãy cài Python 3.10.6 với tuỳ chọn 'Add Python to PATH' được chọn, vì các bản Python mới hơn không hỗ trợ torch, cài git, clone repository, rồi chạy webui-user.bat với quyền người dùng thường. Trên Linux, cài các gói hệ thống mà distro của bạn cần (wget, git, python3, cùng vài thư viện đồ hoạ hoặc tcmalloc tuỳ trình quản lý gói), clone repo hoặc tải trực tiếp webui.sh, rồi chạy webui.sh; các tuỳ chọn khởi chạy nằm trong webui-user.sh. Các distro rất mới có thể cần cài riêng Python 3.11 hoặc 3.10, điều README nêu cụ thể cho Ubuntu 24.04. GPU AMD, CPU/GPU Intel, Ascend NPU, và Apple Silicon mỗi loại có một trang hướng dẫn riêng được README dẫn tới thay vì liệt kê bước ngay trong README, và Google Colab cũng nằm trong danh sách dịch vụ online nếu bạn muốn bỏ qua việc cài đặt cục bộ.
Điểm mạnh
- ✓Một giao diện duy nhất gồm tạo ảnh, inpainting/outpainting, upscaling, và huấn luyện thay vì phải ghép nhiều công cụ rời rạc.
- ✓Cú pháp attention và Prompt Editing cho khả năng kiểm soát prompt chi tiết mà không cần đổi sang công cụ khác giữa chừng.
- ✓Thông số tạo ảnh được lưu ngay trong file ảnh, nên thông số chính xác của một lần render cũ có thể lấy lại chỉ từ chính ảnh đó.
- ✓Hệ thống tiện ích mở rộng và wiki custom-scripts nghĩa là một tính năng còn thiếu thường đã được cộng đồng giải quyết sẵn.
- ✓Hỗ trợ phần cứng vượt ra ngoài NVIDIA: AMD, Intel, và Ascend NPU đều có tài liệu cài đặt, cộng thêm bản phát hành đóng gói cho ai không muốn tự quản lý Python.
Yêu Cầu Phần Cứng Và Phần Mềm
- △Phiên bản Python là điểm cần lưu ý: README khuyến nghị 3.10.6, và các bản Python mới hơn không hỗ trợ torch, dễ gây vướng cho ai cài sẵn Python theo mặc định của hệ điều hành.
- △Hỗ trợ AMD, Intel, và Ascend NPU đi qua các trang wiki riêng, host bên ngoài, chứ không nằm trong README chính, nên các bước cài đặt đó không thuộc phần tài liệu cốt lõi.
- △Chính danh sách topic trên GitHub của repo này có gắn nhãn 'unstable'.
- △4GB VRAM là mức tối thiểu được nêu, còn con số 2GB chỉ là báo cáo từ người dùng, không phải cam kết chính thức, nên card cấu hình thấp vẫn là một canh bạc.
- △Chạy code Python tuỳ ý qua giao diện đòi hỏi bật cờ --allow-code, một tuỳ chọn dễ bị quên tắt trên máy dùng chung.
- △README đẩy phần lớn tài liệu hướng tới người dùng sang wiki của dự án, nên chi tiết thao tác hàng ngày và xử lý sự cố nằm ngoài repo này.
Các Giao Diện Stable Diffusion Khác
Câu Hỏi Thường Gặp
Stable Diffusion web UI nêu mức tối thiểu được hỗ trợ là card đồ hoạ 4GB, kèm một số báo cáo từ người dùng cho thấy 2GB vẫn chạy được. Bạn cũng cần cài Python 3.10.6 và git, vì các bản Python mới hơn không hỗ trợ torch, và README khuyến nghị dùng GPU NVIDIA, dù AMD, Intel, và Ascend NPU cũng được nêu tài liệu riêng.
Stable Diffusion web UI phát hành theo giấy phép AGPL-3.0, theo thông tin trên trang GitHub của repo.
Giấy phép AGPL-3.0 cho phép dùng thương mại, nhưng đây là giấy phép copyleft: nếu bạn chỉnh sửa Stable Diffusion web UI và cung cấp nó qua mạng, bạn phải phát hành phần chỉnh sửa đó theo cùng giấy phép. Giấy phép của từng thành phần mượn mã cũng được liệt kê ngay trong màn hình Settings -> Licenses của ứng dụng, nên kiểm tra trước khi đưa vào sản phẩm thương mại.
Stable Diffusion web UI hỗ trợ GPU NVIDIA là lựa chọn được khuyến nghị, cùng với GPU AMD, CPU/GPU Intel (cả tích hợp lẫn rời), và Ascend NPU, mỗi loại dẫn tới một trang hướng dẫn riêng từ README.
Với bản phát hành đóng gói cho Windows, Stable Diffusion web UI cập nhật bằng cách chạy update.bat rồi tới run.bat, theo README. README không nêu rõ bước cập nhật cho các cách cài qua git clone.
Stable Diffusion web UI khuyến nghị Python 3.10.6, vì README ghi rõ các bản Python mới hơn không hỗ trợ torch. Trên các bản Linux mới hơn, README cũng lưu ý bạn có thể cần cài riêng Python 3.11 hoặc 3.10 bên cạnh phiên bản mặc định của hệ thống.
Vấn đề Stable Diffusion web UI giải quyết
Chạy Stable Diffusion từ code nghiên cứu thường có nghĩa là phải tự nối riêng một sampler, một bộ upscaler, một model phục hồi khuôn mặt, và một cách nào đó để theo dõi thông số nào đã tạo ra ảnh nào. Stable Diffusion web UI gộp tất cả vào một trang Gradio duy nhất: cùng một giao diện xử lý txt2img, img2img, inpainting, upscaling, và quản lý checkpoint, đồng thời ghi thông số tạo ảnh ngay vào file xuất ra, nên bạn không phải ghi lại seed và giá trị CFG trong một file riêng.
Trường hợp sử dụng tốt nhất
- •Tạo ảnh từ prompt văn bản trên phần cứng bạn tự kiểm soát, không tốn phí API theo lượt gọi.
- •Chỉnh sửa liên tục trên một ảnh qua img2img, inpainting, và outpainting thay vì phải bắt đầu lại từ một prompt mới mỗi lần.
- •Huấn luyện các embedding, hypernetwork, hoặc LoRA tuỳ biến nhỏ cho một nhân vật hay phong cách cụ thể khi đã có GPU cục bộ.
- •Thử hàng loạt biến thể prompt hoặc sampler bằng X/Y/Z plot trước khi chốt bản render cuối.
- •Tự động hoá việc tạo ảnh từ phần mềm khác qua API tích hợp thay vì phải thao tác qua giao diện mỗi lần.
Ai nên dùng — và ai nên bỏ qua
Hãy thử Stable Diffusion web UI nếu bạn muốn một giao diện cục bộ đã gói sẵn inpainting, upscaling, huấn luyện LoRA, và cú pháp tăng trọng số prompt, và bạn thoải mái tự chạy Python với git. Bỏ qua nếu bạn muốn một sản phẩm được quản lý sẵn, không cần cài đặt, hoặc nếu luồng làm việc dạng node như ComfyUI hợp với cách bạn tư duy về pipeline ảnh hơn là bố cục mỗi tab một tính năng.
Repo liên quan
Vẫn đang phân vân về stable-diffusion-webui?
Một cú bấm sẽ gửi câu hỏi kèm trang này cho AI — xem AI nói gì về stable-diffusion-webui.