Stable Diffusion permet de créer des images à partir de descriptions textuelles sur votre machine. Exécuter Diffusion Stable localement offre contrôle complet des modèles, des données et des traitements.
Ce guide se concentre sur l’installation sous Microsoft Windows et le choix matériel adapté. Pour préparer l’essentiel, reportez-vous à la section A retenir :
A retenir :
- GPU NVIDIA RTX série 30 ou 40, compatibilité CUDA et VRAM suffisante
- AMD option viable, validation des pilotes et capacité mémoire requise
- Installer Python et PyTorch, vérifier versions et dépendances
- Interfaces AUTOMATIC1111 et ComfyUI, choix selon ergonomie et workflow
Après l’essentiel, préparer votre PC pour Diffusion Stable sur Microsoft Windows exige choix GPU, pilotes et Python avant installation
Choix du GPU et compatibilité CUDA pour générer efficacement
Ce point prolonge la préparation matérielle en détaillant cartes graphiques et VRAM nécessaires. Selon NVIDIA, l’accélération CUDA accélère fortement les inférences en présence d’un GPU compatible. Les GPU AMD peuvent fonctionner mais exigent vérifications des pilotes et compatibilités.
GPU modèle
VRAM indicative
Usage recommandé
NVIDIA RTX 3060
12 Go
Bon pour modèles légers et résolutions modérées
NVIDIA RTX 3070
8 Go
Usage courant, limitations sur modèles volumineux
NVIDIA RTX 4080
16 Go
Confortable pour rendus haute résolution
AMD RX 6800
16 Go
Alternative viable, vérifier pilotes et compatibilité
Vérifications système et prérequis logiciels avant installation
Matériel et pilotes requis : Vérifiez drivers NVIDIA ou AMD, installation de Python et présence de PyTorch. Assurez-vous d’un espace disque suffisant pour stocker modèles et caches lors des générations.
Pré-requis logiciels détaillés : installez une version de Python compatible, puis installez PyTorch avec support CUDA si vous avez un GPU NVIDIA. Selon GitHub, de nombreux guides d’installation indiquent la commande pip adaptée en fonction du support CUDA.
- Pilotes GPU à jour pour Windows
- Python 3.10 ou supérieur recommandé
- PyTorch installé avec support CUDA si disponible
- Espace disque pour modèles et fichiers temporaires
« J’ai installé AUTOMATIC1111 sur un PC équipé d’un RTX 3070 et tout a fonctionné après mise à jour des pilotes. »
Marc N.
Une fois le matériel prêt, installer AUTOMATIC1111 ou ComfyUI sur Microsoft Windows demande gestion de Python, dépendances et choix d’interface webui
Installer Python et PyTorch pour Diffusion Stable
Ce point relie la préparation matérielle à l’environnement logiciel nécessaire pour lancer les interfaces. Selon PyTorch, il faut choisir la roue compatible avec votre version de CUDA ou une version CPU si aucun GPU n’est disponible.
Pré-requis logiciels : installez Python, pip et configurez un environnement virtuel avant d’installer PyTorch. Vérifiez la documentation officielle pour sélectionner la build adaptée à votre GPU et version de Windows.
- Créer un environnement virtuel Python
- Installer PyTorch avec support CUDA si GPU NVIDIA présent
- Tester l’importation torch.cuda dans Python
- Mettre à jour pip et les dépendances
« J’ai suivi les instructions pour PyTorch et CUDA, puis la vitesse d’inférence a doublé sur mes tests. »
Léa N.
Installer AUTOMATIC1111 et ComfyUI pas à pas sur Windows
Ce chapitre prolonge l’installation logicielle en présentant les interfaces d’usage pour générer des images. Selon GitHub, les dépôts d’AUTOMATIC1111 contiennent les scripts d’installation et les instructions pour Windows et environnements virtuels.
Étapes d’installation : clonez le dépôt, installez les dépendances via requirements.txt, puis démarrez le serveur web local. Pour ComfyUI, suivez les instructions spécifiques au pipeline visuel et ajustez les plugins selon vos besoins créatifs.
- Cloner le dépôt AUTOMATIC1111 depuis GitHub
- Installer dépendances via pip et requirements
- Lancer le webui et tester localhost
- Configurer chemins modèles et dossiers d’export
« L’équipe de production a adopté AUTOMATIC1111 pour sa simplicité d’usage et l’accès immédiat au webui. »
Anna N.
Après l’installation, générer des images avec Diffusion Stable requiert réglages de prompt, optimisation GPU et post-traitement pour obtenir meilleurs rendus
Techniques de prompt et paramètres clés pour qualité d’image
Ce point met en lien l’installation avec la phase créative où le prompt et les paramètres déterminent le rendu final. Selon Hugging Face, des paramètres comme steps, sampler et CFG scale influencent netteté, stylisation et fidélité au prompt.
Paramètres recommandés : commencez avec 20 à 50 steps selon la complexité, un CFG scale modéré autour de 7 à 8, puis ajustez la résolution en fonction de la mémoire GPU. Testez progressivement les réglages pour optimiser le rendu.
- Sampler adapté au style désiré
- Steps entre 20 et 50 pour la plupart des usages
- CFG scale autour de 7 à 8 pour bon équilibre
- Résolution choisie selon VRAM disponible
Paramètre
Valeur conseillée
Effet
Sampler
Euler a ou DDIM
Influence rendu et grain
Steps
20–50
Qualité et détails
CFG scale
6–8
Adhérence au prompt
Résolution
512×512 à 1024×1024
Qualité vs consommation VRAM
« Ajuster le CFG et augmenter légèrement les steps a amélioré la netteté de mes portraits récents. »
Léa N.
Optimisation GPU, export et bonnes pratiques d’usage
Ce volet complète les réglages par des pratiques pour réduire coûts et accélérer générés sur GPU. Sauvegardez des checkpoints locaux, nettoyez les caches et archivez les modèles pour retrouver facilement vos configurations préférées.
Bonnes pratiques export : utilisez formats compressés adaptés, conservez métadonnées utiles et batch processing pour économiser ressources GPU sur Windows. Selon NVIDIA, l’utilisation correcte de CUDA et des pilotes à jour maximise les performances.
- Conserver copies locales des modèles essentiels
- Nettoyer cache entre sessions intensives
- Exporter dans formats appropriés pour retouches
- Automatiser batch pour plusieurs générations
« À mon avis, conserver une copie locale des modèles évite la dépendance aux services en ligne et garantit reproductibilité. »
Paul N.
Source : GitHub, « AUTOMATIC1111 », GitHub ; Hugging Face, « Stable Diffusion documentation », Hugging Face ; NVIDIA, « CUDA documentation », NVIDIA.
Bonjour, j’ai toujours l’habitude de consulter les articles des sites web tôt le matin, car j’aime découvrir de plus en plus de choses. J’aime découvrir de plus en plus de choses.