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Stable Diffusion localmente: instalação e modelos

Resposta direta

Stable Diffusion é uma família de modelos de imagem com pesos abertos, não um aplicativo: você a executa em uma interface local. Para começar, use o SDXL (arquivo de 6,94 GB, 8 GB de VRAM para rodar com folga) no Fooocus, no ComfyUI Desktop ou, no Mac, no Draw Things. O SD 1.5 é adequado para placas de menor capacidade; o SD 3.5, anunciado em 22 de outubro de 2024, para placas de 12 GB ou mais. As famílias mais recentes, como Flux ou Z-Image, são usadas principalmente por meio do ComfyUI.

A Stability AI anunciou o lançamento público do Stable Diffusion em 22 de agosto de 2022: um modelo que transforma texto em imagem no seu próprio computador, sem conta nem limite de volume. Em 28 de setembro de 2026, o nome abrange três gerações de modelos, quatro ou cinco interfaces possíveis e licenças diferentes entre si. Este guia ajuda você a escolher uma versão e uma interface, a instalar tudo no Windows, no Mac ou no Linux e a saber o que você tem o direito de fazer com as imagens.

Por Mohamed Meguedmi·Atualização 2026-09-29·Testado no Windows, macOS e Linux

#O que é Stable Diffusion?

Stable Diffusion é um modelo de difusão latente. Ele parte de uma imagem de ruído puro e remove esse ruído passo a passo, guiado pelo seu texto, até surgir uma imagem coerente. O cálculo é feito em um espaço comprimido, chamado latente, o que explica por que uma placa de vídeo de uso comum é suficiente onde os primeiros modelos de difusão exigiam um centro de computação.

O que o tornou famoso não foi sua qualidade bruta, mas sua abertura. No lançamento de 2022, a Stability AI escolheu a licença CreativeML OpenRAIL-M, que descreve como "permissiva" e que permite usos comerciais e não comerciais: os pesos podem ser baixados, modificados e treinados novamente. Existem milhares de variantes especializadas. O Stable Diffusion não é um aplicativo: é um arquivo de modelo que você executa na interface de sua escolha.

O nome pode causar confusão terminológica. O repositório de referência do SD 1.5 no Hugging Face se apresenta hoje como um espelho do antigo repositório da RunwayML, descontinuado e sem vínculo com essa empresa. E, desde 2024, os modelos de imagem abertos mais discutidos vêm de outros laboratórios: Flux, Qwen Image ou Z-Image. Eles rodam nas mesmas interfaces, mas não levam o nome Stable Diffusion.

#Versões disponíveis e qual escolher

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As três gerações de Stable Diffusion para execução local, segundo a Stability AI e as fichas do Hugging Face
VersãoData de lançamentoArquivo principalResolução nativaVRAM com folgaPara lembrar
SD 1.520224,27 GB (v1-5-pruned-emaonly)512 × 5124 a 6 GBLeve, com uma enorme biblioteca de variantes e de LoRA. Os detalhes e as mãos ainda precisam melhorar.
SDXL 1.0julho de 20236,94 GB (sd_xl_base_1.0)1024 × 10248 GB: a Stability AI anuncia funcionamento correto em placas de 8 GBUm bom ponto de partida: qualidade nitidamente superior, ecossistema maduro.
SD 3.522 de outubro de 2024Medium: 2,5 bilhões de parâmetros; Large: 8,1 bilhões; Large Turbo: versão em 4 passosMedium: 0,25 a 2 megapixels; Large: 1 megapixelMedium: 9,9 GB sem contar os codificadores de texto (Stability AI). Large: mais de 16 GB em 16 bits (nosso cálculo)Maior aderência ao prompt. Licença diferente, veja abaixo.

Dois detalhes evitam erros de compra ou de download. Primeiro, o SD 1.5 está disponível em dois arquivos: v1-5-pruned-emaonly.safetensors (4,27 GB), que a ficha do modelo descreve como usando menos VRAM e sendo adequado para inferência, e v1-5-pruned.safetensors (7,7 GB), destinado ao retreinamento. Para gerar imagens, escolha o primeiro. Depois, o SD 3.5 Large, com seus 8,1 bilhões de parâmetros, não deve ser avaliado com base na ficha do Medium: não conte com ele em uma placa de 8 GB.

Se você é iniciante e tem uma placa de 8 GB, comece com SDXL: é o melhor equilíbrio entre qualidade, velocidade e documentação disponível. Com 12 a 16 GB, veja também os modelos recentes do ComfyUI: seu README anuncia suporte nativo para Flux.1, Flux.2, Qwen Image e Z-Image.

#O equipamento necessário

O que funciona com a sua placa · placas da base de dados de hardware do QuelLLM
Seu hardwareO que funciona bem
Placa NVIDIA de 4 a 6 GB (GTX 1660, RTX 2060, RTX 3050)SD 1.5. O Fooocus, que usa SDXL, informa um mínimo de 4 GB de VRAM e 8 GB de RAM, recorrendo à memória virtual do Windows: lento, mas possível.
Placa NVIDIA 8 GB (RTX 3060 Ti, RTX 4060, RTX 5060)SDXL com conforto, limiar anunciado pela Stability AI
Placa NVIDIA de 12 a 16 GB (RTX 3060 12 GB, RTX 4070, RTX 5070 Ti)SDXL com LoRA e ampliação, SD 3.5 Medium, Z-Image Turbo (16 GB segundo sua ficha), Flux em FP8
Placa AMD recente (RX 7000, RX 9000)Funciona bem no Linux com ROCm; no Windows, suporte oficial ao ROCm no ComfyUI Desktop desde janeiro de 2026
Mac Apple SiliconQualquer chip M: a memória unificada funciona como VRAM. Mais lento que uma placa NVIDIA de categoria comparável.
Sem placa de vídeoTecnicamente possível, mas muito mais lento: reservar para testes

Preveja também o espaço em disco. Um único arquivo SDXL pesa 6,94 GB, e as coleções de LoRA e variantes crescem rapidamente. O Fooocus recomenda ter pelo menos 40 GB livres em cada disco caso você encontre o erro « RuntimeError: CPUAllocator ».

#Qual interface instalar

Interfaces a conhecer, situação em 28 de setembro de 2026
InterfacePara quemPontos fortesLimites
FooocusIniciantesUm campo de texto, um botão, configurações padrão cuidadosamente definidas; menos de três cliques entre o download e a primeira imagem, segundo seu READMEApenas SDXL: o projeto tem suporte limitado de longo prazo, somente com correções de bugs
Forge (repositório de lllyasviel)Usuários da interface com guiasInterface do AUTOMATIC1111, mais econômica em memória, com suporte ao FluxNão há mais commits na branch principal desde junho de 2025; a continuidade se dá por meio de forks como Forge Neo
AUTOMATIC1111Quem segue tutoriais antigosA interface tradicional, a mais documentadaÚltima versão publicada em fevereiro de 2025, Flux não suportado
ComfyUIUsuários avançados e curiososSuporte nativo a modelos recentes, fluxos reprodutíveis, projeto muito ativoCurva de aprendizado
Draw ThingsMac, iPhone, iPadAplicativo nativo, edição gratuita que calcula localmente e offline, treinamento de LoRA no dispositivoApenas no ecossistema Apple; há serviços pagos na nuvem como opção, que você deve evitar se quiser permanecer 100% local
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Fooocus: cuidado com sites falsos
O README do Fooocus avisa que muitos sites falsos aparecem quando se procura seu nome e afirma que fooocus.com, fooocus.net, fooocus.ai e fooocus.org são todos falsos. A única fonte oficial é o repositório GitHub do projeto. O mesmo conselho vale para os outros softwares: comece pelo repositório, não por um anúncio.

#O caminho mais curto para cada sistema

  1. 01
    Windows com uma placa NVIDIA
    O mais rápido: Fooocus. Baixe o arquivo compactado da página oficial do projeto no GitHub, descompacte-o e execute run.bat. Na primeira execução, os modelos são baixados em Fooocus\models\checkpoints. Para uma ferramenta que acompanha os novos modelos, instale preferencialmente o ComfyUI Desktop, recomendado para novos usuários pelo README do ComfyUI.
  2. 02
    Placa RTX 50: verifique o PyTorch
    Os arquivos compactados tudo-em-um do Forge indicam CUDA 12.1 e PyTorch 2.3.1 como versões recomendadas. No entanto, as placas RTX 50 exigem uma versão recente do PyTorch: um colaborador do AUTOMATIC1111 menciona o PyTorch 2.7.0 como a primeira versão oficial a oferecer suporte a elas. Em uma RTX 50, prefira o ComfyUI, cuja documentação exige CUDA 13.0 para placas NVIDIA recentes.
  3. 03
    Mac Apple Silicon
    Instale Draw Things no App Store: a versão gratuita calcula localmente e offline, sem linha de comando. Não ative as opções de nuvem se quiser que nada saia do Mac. O ComfyUI Desktop também está disponível para macOS em Apple Silicon.
  4. 04
    Linux ou placa AMD
    Instalação manual do ComfyUI: clonagem do repositório, ambiente Python, PyTorch na versão CUDA ou ROCm conforme a placa. O procedimento detalhado está em nosso guia ComfyUI. O Fooocus também oferece instalação no Linux via Anaconda.
  5. 05
    Verificar se a GPU está sendo utilizada
    Durante a geração, o comando nvidia-smi deve mostrar a VRAM ocupada e a utilização da GPU próxima de 100 %. Se a imagem levar vários minutos, a interface está rodando no processador: isso quase sempre se deve a uma versão inadequada do PyTorch.

#Onde encontrar os modelos e quais evitar

Duas fontes dominam. O Hugging Face hospeda os modelos oficiais dos laboratórios. O Civitai reúne as variantes comunitárias: modelos com ajuste fino, LoRA, estilos. Um LoRA é um pequeno arquivo que adiciona um estilo ou um assunto a um modelo base sem substituí-lo. Ele deve corresponder à família correta: um LoRA SDXL não funciona em SD 1.5.

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Três precauções
Baixe apenas arquivos .safetensors: de acordo com o repositório do formato, ele armazena os tensores “safely (as opposed to pickle)”, enquanto o formato antigo .ckpt pode executar código ao ser aberto. Leia em seguida a descrição de cada modelo da comunidade, pois muitos foram treinados com conteúdos cujo uso comercial é proibido ou juridicamente incerto. Por fim, escolha o arquivo correto: para SD 1.5, a variante “emaonly” serve para gerar, e a outra, para retreinar.

#Escrever um prompt que funcione

Descreva, não ordene
Esses modelos não seguem instruções. “Retrato de uma mulher idosa, luz da janela, lente de 85 mm, pouca profundidade de campo” funciona; “faça uma foto bonita para mim” não.
Escreva em inglês
A ficha do SD 1.5 indica “Language(s): English” e um codificador de texto CLIP ViT-L/14 congelado. O francês é compreendido, mas com menos nuances.
Assunto, depois cenário, depois estilo
A ordem importa: o que vem primeiro tem mais peso.
Prompt negativo
Ele lista o que você não deseja ver. Útil principalmente em SD 1.5 e SDXL; verifique na ficha de um modelo recente se ele considera isso.
Mantenha a semente
Mesma semente, mesmos ajustes, mesma imagem. Para comparar dois prompts, fixe a semente e mude apenas uma coisa de cada vez.

#Licenças e uso comercial

Licenças das três gerações, de acordo com as publicações da Stability AI e as fichas do Hugging Face
ModeloLicençaUso comercial de imagens
SD 1.5CreativeML OpenRAIL-MAutorizado: a Stability AI descreve a licença como permissiva para usos comerciais e não comerciais, com restrições éticas de uso listadas na licença
SDXL 1.0CreativeML OpenRAIL++-MAutorizado, mesmos princípios
SD 3.5Stability AI Community LicenseGratuito para uso não comercial e para uso comercial até 1 milhão de dólares de faturamento anual; acima disso, entre em contato com a Stability AI para obter uma licença empresarial. Você mantém a propriedade das imagens geradas.

A licença do modelo não resolve tudo. Os direitos autorais sobre uma imagem gerada e o uso da imagem de uma pessoa real são regidos pela legislação do seu país, não pela licença do software. Este guia descreve as licenças publicadas por seus autores e não constitui orientação jurídica.

#FAQ

FAQ
Stable Diffusion é gratuito?+
Sim. Os modelos são baixados gratuitamente e as interfaces que os executam são open source. Localmente, você não paga assinatura nem créditos, apenas seu hardware e energia elétrica. Exceção de licença: o SD 3.5 é gratuito para uso comercial até 1 milhão de dólares de faturamento anual, com licença empresarial acima desse limite. Serviços pagos online existem, mas não são necessários.
É possível usar Stable Diffusion sem placa de vídeo?+
Tecnicamente sim, mas a geração fica consideravelmente mais lenta. Para uso real, considere uma placa NVIDIA de 8 GB para SDXL, mínimo que a Stability AI anuncia para um funcionamento adequado, ou um Mac com Apple Silicon. O Fooocus funciona com apenas 4 GB de VRAM e 8 GB de RAM no Windows, à custa de maior lentidão. Sem GPU, limite a experiência a algumas imagens de teste.
Qual versão escolher entre SD 1.5, SDXL e SD 3.5?+
SDXL para um primeiro teste: 8 GB de VRAM são suficientes e o ecossistema está maduro. SD 1.5 se a sua placa tiver 4 a 6 GB, com imagens mais modestas. Segundo a Stability AI, o SD 3.5 Medium exige 9,9 GB de VRAM, sem contar os codificadores de texto: reserve-o para placas de 12 GB ou mais, ou para situações em que seja necessário seguir o prompt com fidelidade.
Minhas imagens permanecem privadas?+
Sim, se você mantiver tudo local: o prompt e a imagem não saem da sua máquina. O Draw Things anuncia que funciona offline em sua edição gratuita, e o README do ComfyUI indica que seu núcleo não baixa nada sem solicitação. Os únicos vazamentos possíveis vêm de opções online que você ativa ou de uma extensão maliciosa: instale a partir de repositórios oficiais.
Stable Diffusion ou Flux?+
O Stable Diffusion continua sendo mais leve e mais documentado: o SDXL cabe em 8 GB. O Flux.1 dev pesa 23,8 GB em precisão total, e o checkpoint FP8 da Comfy-Org pesa 17,2 GB, o que aponta mais para placas de 12 a 16 GB ou mais. Escolha o Flux pela fidelidade ao prompt se sua placa der conta; caso contrário, escolha o SDXL, com o ecossistema de LoRA mais amplo.
É possível usar o Stable Diffusion no Mac?+
Sim, nos chips Apple Silicon. Draw Things é um aplicativo cuja edição gratuita realiza os cálculos off-line no Mac, no iPhone e no iPad. O ComfyUI Desktop também existe para macOS, e o wiki do AUTOMATIC1111 documenta uma instalação no Mac em que o treinamento continua muito lento. As placas NVIDIA continuam mais rápidas em faixas equivalentes, mas um Mac basta para aprender.
É possível vender as imagens geradas?+
Muitas vezes sim, mas depende do modelo. SD 1.5 e SDXL, sob licenças OpenRAIL, permitem uso comercial com restrições de uso. SD 3.5 é gratuito para quem tem faturamento anual inferior a 1 milhão de dólares. Leia também a ficha dos modelos e dos LoRA comunitários adicionados e lembre-se de que os direitos autorais sobre uma imagem gerada dependem da legislação do seu país.
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