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Stable Diffusion in locale: installazione e modelli

Risposta diretta

Stable Diffusion è una famiglia di modelli per immagini a pesi aperti, non un'applicazione: la si esegue in un'interfaccia locale. Per iniziare, scegli SDXL (file da 6,94 GB, 8 GB di VRAM per lavorare comodamente) in Fooocus, in ComfyUI Desktop o, su Mac, in Draw Things. SD 1.5 è adatto alle schede di fascia bassa; SD 3.5, annunciato il 22 ottobre 2024, alle schede da 12 GB e oltre. Le famiglie più recenti, come Flux o Z-Image, si usano soprattutto tramite ComfyUI.

Stability AI ha annunciato il rilascio pubblico di Stable Diffusion il 22 agosto 2022: un modello che trasforma un testo in un'immagine sul tuo computer, senza account né limiti alla quantità di immagini generate. Al 28 settembre 2026, il nome comprende tre generazioni di modelli, quattro o cinque possibili interfacce e licenze diverse tra loro. Questa guida ti aiuta a scegliere una versione e un'interfaccia, a installare tutto su Windows, Mac o Linux e a capire quali usi delle immagini sono consentiti.

Di Mohamed Meguedmi·Agg. 2026-09-29·Testato su Windows, macOS e Linux

#Che cos'è Stable Diffusion?

Stable Diffusion è un modello di diffusione latente. Parte da un'immagine composta da puro rumore e ne rimuove il rumore passo dopo passo, guidato dal tuo testo, fino a far emergere un'immagine coerente. Il calcolo avviene in uno spazio compresso, detto latente, il che spiega perché basti una scheda grafica di fascia consumer laddove i primi modelli di diffusione richiedevano un centro di calcolo.

Ciò che lo ha reso famoso non è la sua qualità intrinseca, ma la sua apertura. Al momento della pubblicazione nel 2022, Stability AI ha scelto la licenza CreativeML OpenRAIL-M, che descrive come «permissiva» e che autorizza usi sia commerciali sia non commerciali: i pesi si possono scaricare, modificare e riaddestrare. Esistono migliaia di varianti specializzate. Stable Diffusion non è un'applicazione: è un file di modello che esegui nell'interfaccia di tua scelta.

Il nome può trarre in inganno sul piano terminologico. Il repository di riferimento di SD 1.5 su Hugging Face si presenta oggi come un mirror del vecchio repository di RunwayML, deprecato e senza legami con questa società. Dal 2024, inoltre, i modelli aperti per la generazione di immagini più discussi provengono da altri laboratori: Flux, Qwen Image o Z-Image. Funzionano nelle stesse interfacce, ma non portano il nome Stable Diffusion.

#Versioni disponibili e quale scegliere

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Le tre generazioni di Stable Diffusion in locale, secondo Stability AI e le schede Hugging Face
VersioneData di uscitaFile principaleRisoluzione nativaVRAM con un buon margineDa ricordare
SD 1.520224,27 GB (v1-5-pruned-emaonly)512 × 512Da 4 a 6 GBLeggero, con un'enorme raccolta di varianti e di LoRA. Dettagli e mani migliorabili.
SDXL 1.0luglio 20236,94 GB (sd_xl_base_1.0)1024 × 10248 GB: Stability AI annuncia un funzionamento corretto sulle schede da 8 GBIl giusto punto di partenza: qualità nettamente superiore, ecosistema maturo.
SD 3.522 ottobre 2024Medium: 2,5 miliardi di parametri; Large: 8,1 miliardi; Large Turbo: versione a 4 passiMedium: da 0,25 a 2 megapixel; Large: 1 megapixelMedium: 9,9 GB esclusi gli encoder di testo (Stability AI). Large: più di 16 GB a 16 bit (nostro calcolo)Maggiore aderenza al prompt. Licenza diversa, vedere più sotto.

Due dettagli evitano errori di acquisto o di download. Innanzitutto, SD 1.5 è disponibile in due file: v1-5-pruned-emaonly.safetensors (4,27 GB), che la scheda del modello descrive come adatto all'inferenza e con un consumo inferiore di VRAM, e v1-5-pruned.safetensors (7,7 GB), destinato al riaddestramento. Per generare immagini, scegli il primo. Inoltre, SD 3.5 Large, con i suoi 8,1 miliardi di parametri, non va valutato sulla base della scheda di Medium: non contare di usarlo su una scheda da 8 GB.

Se sei alle prime armi con una scheda da 8 GB, inizia con SDXL: offre il miglior equilibrio tra qualità, velocità e documentazione disponibile. Con 12-16 GB, considera anche i modelli recenti di ComfyUI: il suo README dichiara il supporto nativo per Flux.1, Flux.2, Qwen Image e Z-Image.

#L'hardware necessario

Cosa funziona in base alla tua scheda · schede tratte dal database hardware di QuelLLM
Il tuo hardwareCiò che funziona bene
Scheda NVIDIA da 4 a 6 GB (GTX 1660, RTX 2060, RTX 3050)SD 1.5. Fooocus, basato su SDXL, indica come requisiti minimi 4 GB di VRAM e 8 GB di RAM, facendo affidamento sulla memoria virtuale di Windows: lento, ma possibile.
Scheda NVIDIA da 8 GB (RTX 3060 Ti, RTX 4060, RTX 5060)SDXL senza difficoltà, soglia annunciata da Stability AI
Scheda NVIDIA da 12 a 16 GB (RTX 3060 12 GB, RTX 4070, RTX 5070 Ti)SDXL con LoRA e ingrandimento, SD 3.5 Medium, Z-Image Turbo (16 GB secondo la scheda), Flux in FP8
GPU AMD recente (RX 7000, RX 9000)Buono su Linux con ROCm; su Windows, supporto ROCm ufficiale in ComfyUI Desktop da gennaio 2026
Mac Apple SiliconQualsiasi chip M: la memoria unificata funge da VRAM. Più lento di una scheda NVIDIA di fascia comparabile.
Nessuna scheda graficaTecnicamente possibile, ma molto più lento: da riservare ai test

Prevedi anche lo spazio su disco. Un solo file SDXL pesa 6,94 GB, e le collezioni di LoRA e varianti si espandono velocemente. Fooocus consiglia di avere almeno 40 GB liberi su ogni disco se incontri l'errore « RuntimeError: CPUAllocator ».

#Quale interfaccia installare

Le interfacce da conoscere, situazione al 28 settembre 2026
InterfacciaPer chiPunti di forzaLimiti
FooocusNoviziUn campo di testo, un pulsante, impostazioni predefinite curate; meno di tre clic tra il download e la prima immagine, secondo il suo READMESolo SDXL: il progetto riceve un supporto a lungo termine limitato, con sole correzioni di bug
Forge (repository di lllyasviel)Utenti dell'interfaccia a schedeL'interfaccia di AUTOMATIC1111, con un consumo di memoria inferiore e supporto per FluxNessun commit sul branch principale da giugno 2025; lo sviluppo prosegue tramite fork come Forge Neo
AUTOMATIC1111Chi segue vecchi tutorialL'interfaccia storica, la più documentataUltima versione pubblicata a febbraio 2025, Flux non supportato
ComfyUIUtenti avanzati e curiosiSupporto nativo per modelli recenti, workflow riproducibili, progetto molto attivoCurva di apprendimento
Draw ThingsMac, iPhone, iPadApplicazione nativa, versione gratuita che calcola localmente e offline, addestramento di LoRA sull'apparecchioSolo ecosistema Apple; sono disponibili offerte cloud a pagamento opzionali, da evitare se vuoi mantenere tutto al 100 % in locale
!
Fooocus: attenzione ai siti falsi
Il README di Fooocus avverte che, cercando il suo nome, compaiono numerosi siti falsi e cita fooocus.com, fooocus.net, fooocus.ai e fooocus.org come tutti falsi. L'unica fonte ufficiale è il repository GitHub del progetto. Lo stesso consiglio vale per gli altri software: parti dal repository, non da una pubblicità.

#Il percorso più breve per sistema

  1. 01
    Windows con una scheda NVIDIA
    Il più veloce: Fooocus. Scarica l'archivio dalla pagina GitHub ufficiale, decomprimilo e avvia run.bat. Al primo avvio, i modelli vengono scaricati in Fooocus\models\checkpoints. Per uno strumento che tenga il passo con i nuovi modelli, installa invece ComfyUI Desktop, consigliato ai nuovi utenti dal README di ComfyUI.
  2. 02
    Scheda RTX 50: verifica PyTorch
    Gli archivi tutto-in-uno di Forge indicano CUDA 12.1 e PyTorch 2.3.1 come versione consigliata. Tuttavia, le schede RTX 50 richiedono una versione recente di PyTorch: un collaboratore di AUTOMATIC1111 menziona PyTorch 2.7.0 come prima versione ufficiale a supportarle. Su una RTX 50, preferisci ComfyUI, la cui documentazione richiede CUDA 13.0 per le schede NVIDIA recenti.
  3. 03
    Mac Apple Silicon
    Installa Draw Things dall'App Store: la versione gratuita esegue i calcoli in locale e offline, senza riga di comando. Non attivare le sue opzioni cloud se vuoi che nulla lasci il Mac. ComfyUI Desktop esiste anche per macOS su Apple Silicon.
  4. 04
    Linux, o scheda AMD
    Installazione manuale di ComfyUI: clonazione del repository, ambiente Python, PyTorch in versione CUDA o ROCm a seconda della scheda. La procedura dettagliata è nella nostra guida a ComfyUI. Fooocus offre anche un'installazione Linux tramite Anaconda.
  5. 05
    Verificare che la GPU sia in uso
    Durante la generazione, il comando nvidia-smi deve mostrare la VRAM occupata e l'utilizzo della GPU vicino al 100 %. Se la generazione dell'immagine richiede diversi minuti, l'interfaccia viene eseguita sul processore: la causa è quasi sempre una versione di PyTorch inadatta.

#Dove trovare i modelli e quali evitare

Due fonti dominano. Hugging Face ospita i modelli ufficiali dei laboratori. Civitai riunisce le varianti della comunità: modelli affinati, LoRA, stili. Un LoRA è un piccolo file che aggiunge uno stile o un soggetto a un modello base senza sostituirlo. Deve corrispondere alla giusta famiglia: un LoRA SDXL non funziona su SD 1.5.

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Tre precauzioni
Scarica soltanto file .safetensors: secondo il repository del formato, questo memorizza i tensori « safely (as opposed to pickle) », mentre il vecchio formato .ckpt può eseguire codice all'apertura. Leggi poi la scheda di ogni modello della comunità, poiché molti sono addestrati su contenuti il cui utilizzo commerciale è vietato o giuridicamente incerto. Infine, scegli il file corretto: per SD 1.5, la variante « emaonly » serve a generare, l'altra a riaddestrare.

#Scrivere un prompt che funziona

Descrivi, non ordinare
Questi modelli non seguono le istruzioni. « Ritratto di una donna anziana, luce proveniente da una finestra, obiettivo da 85 mm, profondità di campo ridotta » funziona; « fammi una bella foto » no.
Scrivi in inglese
La scheda di SD 1.5 indica «Language(s): English» e un encoder di testo CLIP ViT-L/14 con parametri congelati. Il francese viene compreso, ma con meno sfumature.
Argomento, poi contesto, poi stile
L'ordine conta: ciò che viene prima pesa di più.
Prompt negativo
Elenca ciò che non vuoi vedere. Utile soprattutto in SD 1.5 e SDXL; verifica sulla scheda di un modello recente se lo tiene in considerazione.
Mantieni il seed
Stesso seed, stesse impostazioni, stessa immagine. Per confrontare due prompt, fissa il seed e modifica solo una cosa alla volta.

#Licenze e uso commerciale

Licenze delle tre generazioni, secondo le pubblicazioni di Stability AI e le schede di Hugging Face
ModelloLicenzaUso commerciale delle immagini
SD 1.5CreativeML OpenRAIL-MAutorizzato: Stability AI la descrive come permissiva per gli usi commerciali e non commerciali, con restrizioni etiche sull’uso elencate nella licenza
SDXL 1.0CreativeML OpenRAIL++-MAutorizzato, stessi principi
SD 3.5Stability AI Community LicenseGratuito per un uso non commerciale, e per un uso commerciale fino a 1 milione di dollari di fatturato annuo; oltre, contattare Stability AI per una licenza aziendale. Conservi la proprietà delle immagini generate.

La licenza del modello non risolve tutto. Il diritto d'autore su un'immagine generata e l'utilizzo dell'immagine di una persona reale dipendono dalle leggi del tuo paese, non dalla licenza del software. Questa guida descrive le licenze pubblicate dai rispettivi autori e non costituisce consulenza legale.

#FAQ

FAQ
Stable Diffusion è gratuito?+
Sì. I modelli si scaricano gratuitamente e le interfacce che li fanno girare sono open source. In locale, non paghi né abbonamenti né crediti, solo l'hardware e l'elettricità. Un'eccezione di licenza: SD 3.5 è gratuito per un uso commerciale fino a 1 milione di dollari di fatturato annuo, con una licenza aziendale oltre tale soglia. Esistono servizi online a pagamento, ma non sono necessari.
È possibile usare Stable Diffusion senza scheda grafica?+
Tecnicamente sì, ma la generazione diventa notevolmente più lenta. Per un uso reale, considera una scheda NVIDIA da 8 GB per SDXL, soglia indicata da Stability AI per un funzionamento corretto, oppure un Mac Apple Silicon. Fooocus arriva a funzionare con soli 4 GB di VRAM e 8 GB di RAM su Windows, a scapito della velocità. Senza GPU, limita la prova a poche immagini di test.
Quale versione scegliere tra SD 1.5, SDXL e SD 3.5?+
SDXL per un primo test: 8 GB di VRAM sono sufficienti e l'ecosistema è maturo. SD 1.5 se la tua scheda ha da 4 a 6 GB, con immagini più modeste. SD 3.5 Medium richiede 9,9 GB di VRAM, esclusi gli encoder di testo, secondo Stability AI: riservalo alle schede da 12 GB in su o ai casi in cui serve rispettare il prompt.
Le mie immagini rimangono private?+
Sì, se lavori in locale: il prompt e l'immagine non lasciano il tuo computer. Draw Things dichiara di funzionare offline nella sua versione gratuita, e il README di ComfyUI indica che il suo componente principale non scarica nulla senza una richiesta. Le uniche possibili fughe di dati derivano da opzioni online che attivi o da un'estensione malevola: installa da repository ufficiali.
Stable Diffusion o Flux?+
Stable Diffusion resta più leggero e più documentato: SDXL sta in 8 GB. Flux.1 dev pesa 23,8 GB a piena precisione, mentre il checkpoint FP8 di Comfy-Org pesa 17,2 GB, quindi è pensato soprattutto per schede da 12 a 16 GB e oltre. Scegli Flux per la fedeltà al prompt se la tua scheda lo permette, altrimenti SDXL, con l'ecosistema LoRA più ampio.
È possibile usare Stable Diffusion su Mac?+
Sì, sui chip Apple Silicon. Draw Things è un'applicazione la cui versione gratuita esegue i calcoli offline su Mac, iPhone e iPad. ComfyUI Desktop è disponibile anche per macOS, e il wiki di AUTOMATIC1111 documenta un'installazione su Mac in cui l'addestramento resta molto lento. Le schede NVIDIA restano più veloci a parità di fascia, ma un Mac basta per imparare.
È possibile vendere le immagini generate?+
Spesso sì, ma dipende dal modello. SD 1.5 e SDXL, con licenze OpenRAIL, consentono gli usi commerciali con restrizioni d'uso. SD 3.5 è gratuito con un fatturato annuo inferiore a 1 milione di dollari. Leggi anche le schede dei modelli e dei LoRA aggiunti dalla community, e ricorda che il diritto d'autore su un'immagine generata dipende dalla legislazione del tuo paese.
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