sdtools.org

先查显卡型号，再查这块显卡的显存（VRAM）：4GB 及以上可以本地安装运行，不足 4GB 则需要改用云服务。这是 SD Toolset（sdtools.org）给出的判断标准。注意看的是显存而不是内存（RAM），两者容易混淆。下面按“查型号 → 查显存 → 做决定”的顺序说明。

第一步：在系统信息里找到显卡型号

打开系统信息，进入显卡相关条目，记下显卡的完整名称。SD Toolset 举的例子是 GeForce RTX 3050Ti——需要的是这种具体型号，而不是“独立显卡”这类笼统描述。

• Windows：任务管理器 → 性能 → GPU，或“设置 → 系统 → 显示 → 高级显示”中查看适配器名称。
• macOS：左上角苹果菜单 → 关于本机 → 系统报告 → 图形卡/显示器。
• Linux：终端执行 lspci | grep -i vga 或 nvidia-smi。

预期结果：得到一串可搜索的型号名，例如 RTX 3050Ti、RTX 4060、Apple M2。

第二步：用型号搜索显存大小

把型号名直接丢进搜索引擎，查它的 VRAM 容量。SD Toolset 的做法就是这样：作者在自己那台设备上查到型号是 GeForce RTX 3050Ti，搜索后确认显存为 4GB，刚好够本地跑 Stable Diffusion。

查的时候留意两点：

1. 同一型号可能有不同显存版本，搜索结果要对应到你手上这块卡的具体配置。
2. 认准 VRAM 而非 RAM。系统内存再大也不能替代显存，这是最常见的误判点。

第三步：按显存结果做选择

能本地运行：先选界面工具

SD Toolset 按使用风格给了对应建议，可以按自己的需求对号入座：

• 刚入门：用 Fooocus，上手门槛最低。
• 想要更多控制但不想折腾界面：用 SD.Next。
• 想大量装插件、追最新功能、不介意偶尔出问题：用 Auto1111。
• 重度使用局部重绘（inpainting）、扩图（outpainting），看重画布体验：用 InvokeAI。
• 要做高级流水线、喜欢节点式界面：用 ComfyUI。

显存不足：走云端

本地硬件不达标时，不必换电脑，直接用云服务跑。SD Toolset 点名的是 Runpod 和 Vast.ai 的现成模板，省去自己配环境。适合偶尔出图、或想先试试再决定是否投入硬件的用户。

常见卡点

• 把内存当显存：看到“16GB 内存”就以为够用，实际决定能否本地运行的是显卡显存。
• 只记了品牌没记型号：搜索时需要完整型号才能查到准确的 VRAM。
• 忽略型号的显存差异：同名显卡有低显存版本，务必核对具体配置。
• 4GB 是下限不是舒适线：SD Toolset 的原话是“just enough”，能跑起来，但不要期待宽裕的余量。

补充说明

SD Toolset 自我定位是一个小型 wiki / 速查表，重点在“怎么拿到你想要的图”，而不是讲 Stable Diffusion 的原理；每个条目点开是简短解释加相关链接。站方也说明内容更新跟不上这个领域的变化速度，存在覆盖缺口——所以上面的工具推荐反映的是该站整理时的状态，具体版本和功能仍以各工具官方页面为准。

SD Toolset 是一个面向 Stable Diffusion 用户的迷你 wiki 和速查表，核心目的不是讲清 Stable Diffusion 的原理，而是回答一个更实际的问题：为什么我生成不出想要的图像，有哪些工具能帮我达到目标。它把内容组织成可点击的片段，每段给出简短说明和相关链接，并大量指向外部优质资源。如果你刚开始接触、想选一个合适的操作界面，或不确定该本地跑还是上云，这个站点可以作为选型入口；如果你需要系统教程或原理讲解，它并不承担这个角色。

网站定位：工具选型速查，而非原理教程

站点自述明确说明：网上已有大量解释 Stable Diffusion 工作原理的页面，这里侧重“如何得到想要的结果”，而不是“它如何运作”。因此内容形态是短说明加外链，属于索引型资源。适合在动手前快速判断方向，不适合当作完整学习材料。

按需求选界面工具

站点给出的选择逻辑是按控制程度和使用偏好区分：

这张表可以直接当作起点：先按自己的经验水平和耐心程度选一个，再进入下一步判断运行方式。

判断本地运行还是云端

站点给出的判断方法很具体：

1. 打开系统信息，进入显卡信息，记下显卡名称，例如 GeForce RTX 3050Ti。
2. 搜索该显卡型号，查明显存（VRAM）大小。示例中该卡为 4GB。
3. 显存达到 4GB 及以上，可以安装并在本地运行 Stable Diffusion；不足则需使用云服务，例如 Runpod 或 Vast.ai 的模板。

注意区分 VRAM 与内存（RAM），站点特别强调看的是显存。4GB 被描述为“刚好够”本地运行，属于下限而非宽裕配置。

使用时的预期与限制

• 内容以指向外部资源为主，自身说明较简短，遇到具体操作细节需要跟随外链继续阅读。
• 站点自述存在覆盖缺口，并提到该领域变化很快，部分信息可能滞后。
• 页面未提及价格、付费或登录要求，实际使用各工具和云平台时以其自身条款为准。

如果你的问题是“我该从哪个界面开始、我的电脑能不能本地跑”，这个站点能较快给出方向；如果问题是“某个参数具体怎么调”，则需要把它当作跳板，继续查阅它指向的资源和工具官方文档。

SD Toolset（sdtools.org）是一个围绕 Stable Diffusion 的迷你 wiki / 速查表，重点不在解释原理，而在回答“为什么我生成不出想要的图、该用什么工具”。它按使用者的控制需求和折腾意愿推荐界面工具：刚入门选 Fooocus，想要更多控制但不想改界面选 SD.Next，想装大量插件、追新且能接受偶尔出问题选 Auto1111，重视重绘、扩图和画布体验选 InvokeAI，需要高级流水线和节点式工作流选 ComfyUI。这些推荐的前提是你已经能运行 Stable Diffusion——本地需要至少 4GB 显存（VRAM，不是内存），否则要改用 Runpod、Vast.ai 等云服务。

五个界面工具的选择维度

SD Toolset 的推荐逻辑可以归纳为两个问题：你想要多少控制权，以及你愿意花多少精力在界面和插件上。按这个维度对照：

选择时不必追求“功能最全”，而应先确认自己当前卡在哪一步：如果只是出图困难，Fooocus 足够；如果已经能出图但控制不住结果，再往 SD.Next、Auto1111 或 ComfyUI 迁移。

先确认能不能本地跑

在挑界面之前，SD Toolset 建议先查显卡：

1. 打开系统信息，进入显卡一栏，记下显卡名称，例如 GeForce RTX 3050Ti。
2. 搜索该显卡型号，确认它的 VRAM 容量。上述例子中为 4GB。
3. 判断：4GB VRAM 及以上可以本地安装运行 Stable Diffusion；不足 4GB 则需要用云服务，例如 Runpod 或 Vast.ai 的模板。

注意区分 VRAM 和 RAM：决定能否本地运行的是显存。SD Toolset 特别提醒，页面上占面积大的条目不代表更重要，这个领域变化很快，速查表本身也有覆盖不全的地方。

各工具的具体适用场景

Fooocus：第一次用就选它

如果你还没跑通过一次完整出图，Fooocus 是 SD Toolset 给出的起点。它的价值在于减少前期配置，让你先把“输入提示词—得到图片”这个循环跑通，再考虑换工具。

SD.Next：要控制但不想改界面

当你开始觉得默认出图不够可控，又不想花时间调整界面布局和插件时，选 SD.Next。它处在“简单”和“高度可定制”之间。

Auto1111：插件多、更新快，但要能接受故障

适合需要大量附加功能、愿意跟进最新变化的人。SD Toolset 明确提示这类方案可能出现“有些东西会坏”的情况，因此不适合把稳定性放在第一位的工作流。

InvokeAI：重绘和扩图优先

如果你的主要任务是修改已有图片的局部、向外扩展画面，InvokeAI 的画布和 UI 是推荐理由。判断标准很简单：日常操作里 inpainting / outpainting 占比高，就优先考虑它。

ComfyUI：节点式高级工作流

适合需要把多个处理步骤串成可复用流水线的人。节点界面意味着你可以精确编排流程，但也意味着要理解每个节点的输入输出，入门门槛明显高于前几个。

常见卡点

• 显存刚好 4GB：可以本地运行，但属于“刚刚够”，复杂工作流或大图可能吃紧；SD Toolset 的表述是 4GB 足够运行本地 Stable Diffusion，并未承诺所有工作流都流畅。
• 把 RAM 当成 VRAM：查配置时看错指标，会得出“能本地跑”的错误结论。
• 一上来就选 ComfyUI：如果还没跑通基础出图，节点式界面会把“工具问题”和“提示词问题”混在一起，反而更难定位为什么生成不出想要的图。
• 追新导致环境不稳：选 Auto1111 并频繁更新插件时，遇到报错先回退到可用版本，再逐个排查新增组件。