AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI 编年追忆——从 2022 年 8 月的一行 Gradio 脚本，到一个时代的谢幕
2022.08.22 — 2026.07.10 | 约四年的开源传奇
序章 — 你还记得吗？
你还记得吗？那好像还是昨天刚发生的事一样。一个匿名的 GitHub 用户，在一个匿名图像论坛的帖子里找到的一段 Gradio 脚本，一行 git clone，一个 run.bat，然后浏览器里弹出了一个 127.0.0.1:7860 的页面——左边写提示词，右边出图，进度条一格一格地往前走，显存占用在任务管理器里跳来跳去。那种第一次在自己电脑上跑通 Stable Diffusion 的兴奋感，那种调了半天参数终于出了一张"能看"的图时的成就感，现在想起来，好像一切都还历历在目。
但仔细一算，从 2022 年 8 月 22 日那个仓库创建的下午，到今天 2026 年的盛夏——已经快四年了。四年。在互联网产品的时间尺度上，四年足够一个平台从诞生走向巅峰再走向沉寂，足够一代用户从入坑到退坑再到淡忘。A1111 WebUI 走完了这条完整的弧线。
四年前，AI 绘画对大多数人来说还只是 Midjourney 那种云端服务、Discord 里输入 /imagine 等待出图的体验。在本地机器上跑 Stable Diffusion，当时意味着打开终端、敲命令行、处理 Python 依赖地狱、面对一堆看不懂的参数。是 A1111 把这一切装进了一个网页界面里，让任何一个会打字的人都能在自己的显卡上生成图像。它不是第一个做这件事的人，但它是做得最完整、最易用、生态最繁荣的那个。
而现在呢？打开 GitHub 的 Release 页面，最后一个版本停留在 2025 年 2 月 9 日的 v1.10.1，那甚至不是 AUTOMATIC1111 本人发布的。Issues 区里有人开了讨论帖问"这个项目是不是死了"[^1]。社区的重心早已转向了 ComfyUI，那个节点式的工作流引擎正在以每周一个版本的速度迭代[^2]。ControlNet 的作者 lllyasviel 另起炉灶做了 Forge，4GB 显存就能跑 FLUX[^3]。曾经那个在 127.0.0.1:7860 上改变了一切的 WebUI，如今安静地躺在那里，像一个完成了历史使命的老兵。
这篇文章，是关于它的完整追忆。从 2022 年 8 月那个下午的第一行代码，到 2026 年今天它留下的遗产——每一个版本、每一个功能、每一个转折点，我都会尽量准确地记录下来。因为有些事情，趁还记得的时候，应该写下来。
第一章 — 2022 年 8 月 22 日
要把 A1111 的故事讲清楚，得先回到它的前因——Stable Diffusion 模型本身的诞生。
2022 年 8 月 22 日，Stability AI 联合慕尼黑大学 CompVis 实验室与 Runway ML，公开发布了 Stable Diffusion 1.4 模型[^4]。这是一个基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）的文本到图像生成模型，参数量约 8.9 亿，以 CreativeML Open RAIL-M 许可证开源。在当时，这是能力最强的开源图像生成模型，没有之一。它的发布在 AI 社区引发的震动，不亚于一场地震。
但模型本身只是一组权重文件和一段推理脚本。Stability AI 提供的官方工具是一个 Python 脚本，需要在命令行中运行。对于大多数没有深度学习背景的人来说——艺术家、设计师、摄影爱好者、只是觉得好奇的普通网民——"打开终端，激活 conda 环境，运行 python scripts/txt2img.py --prompt 'a cat'"这件事本身就是一道门槛。而那道门槛背后，还有 CUDA 版本不对、PyTorch 装不上、显存不够、Hugging Face token 怎么填……一系列足以让人在第一步就放弃的障碍。
正是在这一天，2022 年 8 月 22 日 UTC 时间 14:05:26，一个 GitHub 用户名叫做 AUTOMATIC1111 的人，创建了一个名为 stable-diffusion-webui 的公开仓库[^5]。十分钟后，14:15:46，第一条实质性代码提交被推上去，提交消息简洁到只有一个词：first[^6]。
一个基于 Gradio 库实现的 Stable Diffusion 网页界面。
—— 仓库描述，2022 年 8 月 22 日
这不是巧合。A1111 的诞生与 Stable Diffusion 1.4 的发布是同一天。网络上有些资料声称 A1111 "在 SD 发布大约一个月后才出现"，这是不准确的——GitHub API 返回的仓库创建时间戳是铁证[^5][^6]。AUTOMATIC1111 在 SD 1.4 开源的当天就做出了回应，这种速度本身就说明了一件事：他不是临时起意，而是早有准备，在等一个模型开源的契机。
而那一天，AI 绘画的民主化进程，正式拉开了序幕。
第二章 — 来自 4chan 的火种
AUTOMATIC1111 是谁？这个问题到现在也没有确切答案。他从未公开过真实身份，GitHub 个人资料创建于 2022 年，提交记录中的作者署名是 AUTOMATIC，邮箱是 16777216c@gmail.com[^6]。16777216 是 2 的 24 次方，末尾的 c 被普遍认为暗指 4chan——这一点在项目的 README 里有更直接的线索。
翻开 A1111 仓库的 README 文件，Credits（致谢）部分写着这样一行：
Initial Gradio script — posted on 4chan by an Anonymous user. Thank you Anonymous user.
—— stable-diffusion-webui README
这行字揭示了 A1111 的真正起点：AUTOMATIC1111 并非从零开始构建这个项目。在 Stable Diffusion 1.4 发布后，4chan 上一位匿名用户贴出了一段基于 Gradio 的简单脚本，让 Stable Diffusion 可以在浏览器里跑起来。AUTOMATIC1111 拿到了这段脚本，以此为起点，迅速将它扩展为一个功能完整的 Web 应用，然后推上了 GitHub[^4]。
这个起源故事本身就有一种独特的互联网气质：匿名的人，在匿名的论坛上，贴出匿名的代码，然后另一个匿名的人接手了它，做成了改变整个行业格局的产品。没有公司，没有融资，没有路演，没有 LinkedIn 档案。只有 GitHub 上的一个化名和一段提交记录。
与 Stability AI 之间也没有任何从属关系。Stability AI 是模型的上游提供者，A1111 是独立的社区项目[^4]。这种独立性在后来变得至关重要——它意味着 A1111 的命运完全系于一个匿名维护者一身，这既是它最大的优势（不受商业利益裹挟），也是它最大的风险（没有组织级的延续性保障）。
2023 年 1 月 5 日，这种风险以一种戏剧性的方式暴露了：AUTOMATIC1111 的 GitHub 账号因涉嫌违反服务条款被短暂封禁，整个仓库一度下线，在社区引发了恐慌[^4]。整个生态的核心工具随着其创建者账号的消失而消失——这是任何依赖单一维护者的开源项目最害怕的场景。账号随后恢复了，GitHub 没有给出详细解释，但这次事件给所有人敲响了警钟。
十天之后，2023 年 1 月 15 日，AUTOMATIC1111 给项目加上了 AGPL-3.0 开源许可证[^7]。在此之前的将近五个月里，这个拥有数万 star 的项目居然没有正式的许可证文件——README 里还特意标注了一句"Now with a license!"。一个改变了 AI 绘画格局的项目，在法律层面上"裸奔"了近半年，这种事大概也只有在这个匿名、去中心化的社区里才会发生。
第三章 — 野蛮生长的五个月
从 2022 年 8 月 22 日到 2023 年 1 月 24 日，将近五个月的时间里，A1111 没有发布过一个带版本号的 Release。用户靠 git pull 拉取最新提交来更新，变更日志就是 commit history[^4]。但恰恰是这段"无版本号"时期，奠定了 A1111 几乎所有核心功能的基础。开发节奏之快，用"野蛮生长"来形容毫不为过。
仓库创建当天，除了最基础的 txt2img 功能外，AUTOMATIC1111 就已经加入了 GFPGAN 人脸修复和 Prompt Matrix（提示词矩阵）[^6]。第二天，8 月 23 日，加入了提示词长度校验、--no-half 命令行选项，img2img 模式也增加了 Prompt Matrix 支持。8 月 24 日，Textual Inversion（文本反演）支持被合并，由社区贡献者 dogewanwan 提交的 PR[^6]。
接下来的两周内，功能以几乎每天一个的速度增长：
- 2022-09-03 — Inpainting（局部重绘）：提交消息戏称为"poor man's inpainting"——简陋但可用的局部重绘功能，让用户可以在已有图像上选区重新生成。
- 2022-09-04 — ESRGAN 放大：神经网络图像放大器，让低分辨率生成图可以放大到高分辨率。同一天还加入了 Tiling（平铺生成）和分割注意力层（cross-attention）优化。
-
2022-09-04 — UI 配置文件：
ui-config.json的引入，让界面参数可以持久化保存。用户体验从"每次都要重新填"进化到"记住我的设置"。 - 2022-09-30 — Embeddings 目录：为 Textual Inversion 嵌入文件建立独立目录结构，为后来庞大的 embedding 生态铺路。
- 2022-10-08 — Hypernetwork 训练：受 NovelAI 模型泄露事件（2022 年 10 月）启发，加入 Hypernetwork 支持和训练模板。
- 2022-10-29 — Extensions 子模块：扩展系统的雏形出现，为后来改变项目命运的扩展生态埋下了种子。
-
2022 年 11 月 — 本地化与用户配置：加入多语言本地化文件和
webui-user.bat，让非英语用户和 Windows 用户也能方便地启动。 -
2022 年 12 月 — LoRA 支持：通过
<lora:filename:multiplier>提示词语法加载 LoRA 权重——这个功能后来成为整个 SD 微调模型生态的基石。
两个星期内，一个只有 txt2img 的脚本就变成了一个功能齐全的图像生成工作台：文生图、图生图、局部重绘、人脸修复、图像放大、文本反演、超网络训练、提示词矩阵、平铺生成、LoRA 加载……这个功能列表放在今天依然不过时。而这一切，是在没有任何版本号、没有正式 Release、没有 changelog 的情况下完成的。AUTOMATIC1111 和早期社区贡献者们以一种近乎疯狂的节奏，把一个 4chan 脚本变成了一个完整的软件。
在这段时间里，A1111 还确立了几项后来成为整个 Stable Diffusion 生态事实标准的约定。其中影响最深远的三项是：
三项遗产约定
负面提示词（Negative Prompt）：在正向提示词之外，增加一个独立的负面提示词输入框，告诉模型"不要生成什么"。这个设计简单到理所当然，但在 A1111 之前，大多数 SD 推理脚本并没有把它作为一个独立的、一等公民的输入字段。
提示词权重语法：
(word:1.2)这样的语法让用户可以对提示词中的特定词赋予不同权重，精确控制生成方向。这套语法后来被 Civitai、Hugging Face 等几乎所有模型分享平台采纳为标准。PNG 元数据嵌入：生成的 PNG 图片中自动嵌入完整的生成参数（模型、提示词、负面提示词、采样器、步数、CFG scale、seed 等）。这意味着任何一张 A1111 生成的图片，都可以通过"拖回界面"来复现生成参数。这个约定后来也被整个生态广泛采纳。
这三项约定，没有一项是技术上多么复杂的东西。但它们共同构成了一个"用户体验标准"——当所有人都在用 A1111 时，A1111 的做法就成了标准。Civitai 上的模型说明页按 A1111 的用法写，教程按 A1111 的界面截图，提示词按 A1111 的语法格式。这种生态锁定效应，是 A1111 最深远的遗产之一[^4]。
第四章 — 版本号元年
2023 年 1 月 24 日，A1111 终于发布了第一个带标签的版本：v1.0.0-pre[^4]。那个 -pre 后缀透露出一种朴素的谦虚——在已经拥有数万 star 和完整功能集的情况下，AUTOMATIC1111 仍然认为这只是"预发布"。
v1.0.0-pre 的意义不在于功能——此时 txt2img、img2img、inpainting、upscalers、textual inversion、hypernetworks、LoRA、xformers、--medvram/--lowvram 等核心功能早已存在——而在于正式化了扩展系统。从这个版本开始，A1111 提供了一个标准的扩展安装机制，用户可以从 Extensions 标签页输入 GitHub URL 来安装第三方扩展，也可以使用 extensions-builtin/ 目录下的内置扩展[^8]。
同时，这个版本还提供了一个 sd.webui.zip 二进制发行包，面向那些连 Python 和 Git 都不会安装的用户——解压后双击 run.bat 就能运行（仅限 Windows 10 + NVIDIA 显卡）[^9]。在那个 AI 绘画教程还停留在"如何配置 conda 环境"的阶段，这个一键启动包极大地降低了入门门槛。
从 v1.0.0-pre 开始，A1111 进入了一个有节奏的版本发布周期。接下来的约一年半时间里，从 v1.1.0 到 v1.10.0，一共发布了十一个主要版本，每一个都带来了实质性的功能更新和架构改进。这段时期是 A1111 的黄金年代。
第五章 — 功能编年史
以下是 A1111 从 v1.1.0 到 v1.10.1 的完整版本编年。所有日期均来自 GitHub 官方 Release 页面[^9]。
v1.1.0 — 2023 年 5 月 1 日
第一个正式版本号（去掉了 -pre）。核心变化是切换到 torch 2.0.0（AMD GPU 除外），并引入了"随机数生成器源"（Random number generator source）设置，使同一 seed 在不同 GPU 上生成一致的图像——在此之前，同一 seed 在不同硬件上可能产生不同结果，这让参数分享和复现变得不可靠[^9]。此外还支持了 Gradio 主题 API，Linux 默认使用 TCMalloc 修复内存泄漏，img2img 增加了 "resize by"/"resize to" 选项卡，以及会话刷新后的进度恢复按钮。
v1.2.0 — 2023 年 5 月 13 日
启动时不再等待模型加载，显著加速了启动速度。LoRA 方面做了多项改进：使用元数据中的名称激活、修复部分 LoRA 不工作的问题、提供旧方法兼容选项。Gradio 升至 3.29.0，torch 升至 2.0.1，加入 --subpath 选项用于反向代理部署[^9]。
v1.3.0 — 2023 年 5 月 27 日
这个版本引入了两项重要优化：Token Merging（通过 dbolya/tomesd 实现），在不显著降低图像质量的前提下减少计算量，提升生成速度；以及 TAESD（Tiny AutoEncoder for Stable Diffusion），一种低成本的实时预览方案，让用户在生成过程中就能看到低分辨率的预览图[^9]。此外，LoRA 开始计算 hash 并加入 infotext，粘贴参数时可按 hash 匹配本地 LoRA；用户可以从 UI 中选择 cross attention 优化方式。代码管理方面，引入了 Ruff（Python）和 ESLint（JavaScript）代码检查工具——这是项目体量增长到需要规范化管理的信号[^9]。
v1.4.0 — 2023 年 6 月 27 日
inpainting 的缩放控制、自定义 k-diffusion 调度器设置、sysinfo 系统信息标签页。粘贴参数时可以从提示词推断 styles。xformers 升至 0.0.20，加入 custom unet 支持和持久化 conds 缓存（可选优化）。移除了 taming_transformers 依赖，开始做依赖瘦身[^9]。
v1.5.0 — 2023 年 7 月 25 日
这是一个里程碑式的版本。两项核心更新使其成为 A1111 历史上最重要的版本之一：
第一，SDXL（Stable Diffusion XL）支持。Stability AI 在 2023 年 7 月发布了 SDXL 1.0，这是自 SD 1.5 以来最大幅度的模型升级，参数量从 8.9 亿增加到约 66 亿，原生分辨率从 512×512 提升到 1024×1024。A1111 在 SDXL 发布后不到一个月就提供了原生支持（需要 --no-half-vae 标志）[^9][^10]。
第二，LoRA 扩展重构。此前由 LyCORIS 扩展处理的 LoCon、LoHa 等网络类型被整合进内置扩展系统，自 v1.5.0 起 A1111 原生支持多种网络类型[^10]。这个改动看似技术性，但它直接推动了后来 Civitai 上 LoRA 模型的爆发式增长——用户不再需要额外安装 LyCORIS 扩展就能加载各种微调模型。
此外还加入了自定义网络的用户元数据系统、扩展的 LoRA 元数据编辑器、生成图片出现 NaN 时自动切换至 32 位浮点 VAE 的保护机制、以及 API 端点（server-kill/restart/stop）。pip 安装跳过已安装包，启动加速约 2 秒[^9]。
v1.6.0 — 2023 年 8 月 31 日
又一个里程碑版本。SDXL Refiner 支持——SDXL 的两阶段推理（Base 模型生成粗图，Refiner 模型精修细节）被内置为顺序推理流程[^10][^9]。RNG 源新增 NV 选项，使 CPU/AMD/Mac 生成与 NVIDIA 一致。Hires fix（高清修复）第二遍可使用不同 checkpoint。内存中保留多个已加载模型的选项（减少切换时的加载等待）。
采样器方面新增了 Restart、DPM++ 2M SDE Exponential/Heun/Karras、DPM++ 3M SDE 等一系列新选项，DPM++ 2M Karras 成为默认采样器。DDIM、PLMS、UniPC 被重构为统一使用 CFG denoiser，使其支持 img2img、AND 提示词组合和 SDXL[^9]。
架构方面，shared.py 和 webui.py 被拆分为多个文件，StableDiffusionProcessing 改用 dataclass，LoRA 补丁从 torch 内部移至专用模块。这些重构表明代码库已经大到需要模块化管理的程度。VAE 也支持为每个 checkpoint 选择独立 VAE[^9]。
v1.7.0 — 2023 年 12 月 16 日
Settings 标签页重构，加入搜索框和分类。SSD-1B 模型支持（Segmind 稳定扩散 1B，一个蒸馏压缩版的 SDXL）。SD 2.1 Turbo 支持。HyperTile 优化——通过分块处理注意力层来加速大分辨率生成。LyCORIS GLora 与 OFT 网络推理支持。lora-embedding 捆绑系统。Intel Arc GPU 的初始 IPEX 支持。脚本元数据与 DAG 排序机制[^9]。
v1.8.0 — 2024 年 3 月 2 日
torch 升至 2.1.2。多项重要更新：Soft Inpainting（柔和重绘，让 inpainting 的边缘过渡更自然）；FP8 精度支持（降低显存和内存占用）；SDXL-Inpaint 模型支持；官方 LCM（Latent Consistency Model）采样器支持——LCM 可以在 4-8 步内生成高质量图像，相比传统 20-30 步的采样器速度提升数倍[^9]。
架构上采用 Spandrel 作为 upscaling 与人脸恢复的统一架构接口，从 requirements 中移除了 basicsr、gfpgan、realesrgan 及其大量依赖——这是一次重要的架构解耦，让放大和人脸恢复模型的添加变得模块化[^9]。Zero terminal SNR 噪声调度选项（注意：这是种子破坏性变更）。DAT upscaler 模型支持。Extra Networks 树状视图。华为昇腾 NPU 支持。提示词注释（Prompt comments）支持。自动向后版本兼容[^9]。
v1.9.0 — 2024 年 4 月 13 日
主 UI 中的调度器选择。SDXL-Lightning 模型的 sgm uniform 调度器。DoRA（权重分解低秩适配）支持——DoRA 是 LoRA 的改进版本，在更少参数量下达到更好的微调效果，支持 LoRA/LoHa/LoKr 等多种网络类型。LyCORIS BOFT 网络支持。Refiner 切换改为基于模型 timesteps。回调顺序重排 UI。使用 diskcache 库做缓存。safetensors 元数据中嵌入封面图[^9]。
v1.9.1（AVIF 支持、schedulers API 端点）、v1.9.3（4 月 22 日，bug 修复）、v1.9.4（5 月 28 日，pin setuptools 版本修复启动错误）相继发布[^9]。
v1.10.0 — 2024 年 7 月 27 日
这是 AUTOMATIC1111 本人发布的最后一个版本，也是 A1111 支持的最新一代模型：Stable Diffusion 3 支持。SD3 的文本编码器 T5 默认关闭（可在设置中开启），推荐 Euler 采样器，暂不支持 DDIM 等 timestamp 采样器[^9]。新调度器包括 Align Your Steps、KL Optimal、Normal、DDIM、Simple、Beta。新采样器 DDIM CFG++。
这个版本还包含了一系列大规模性能优化（Performance 1/6 至 6/6 系列 PR）：use_checkpoint=False、用 torch 原生算子替换 einops.rearrange、预计算 is_sdxl_inpaint flag、sigmas 保留在 CPU、--precision half 避免推理时类型转换、LDM 优化补丁等[^9]。这些优化在保持生成质量的前提下进一步压榨了推理性能。
v1.10.1 — 2025 年 2 月 9 日
只有一个修复：CPU 上图像 upscale 的 bug。但这个版本的发布者不是 AUTOMATIC1111，而是维护者 w-e-w[^9]。这标志着 A1111 的维护结构发生了变化——原维护者已经事实上退出了日常开发。
版本发布时间线汇总：
| 版本 | 发布日期 | 里程碑特性 |
|---|---|---|
| v1.0.0-pre | 2023-01-24 | 首个标签版本，扩展系统正式化 |
| v1.1.0 | 2023-05-01 | torch 2.0.0，RNG 源设置 |
| v1.2.0 | 2023-05-13 | 启动加速，LoRA 改进 |
| v1.3.0 | 2023-05-27 | Token Merging，TAESD 预览 |
| v1.4.0 | 2023-06-27 | Custom UNet，conds 缓存 |
| v1.5.0 | 2023-07-25 | SDXL 支持，LoRA 扩展重构 |
| v1.6.0 | 2023-08-31 | SDXL Refiner，架构重构 |
| v1.7.0 | 2023-12-16 | SSD-1B，SD 2.1 Turbo，HyperTile |
| v1.8.0 | 2024-03-02 | FP8，LCM 采样器，Spandrel |
| v1.9.0 | 2024-04-13 | DoRA 支持，调度器选择 |
| v1.10.0 | 2024-07-27 | SD3 支持，性能优化系列 |
| v1.10.1 | 2025-02-09 | 最后版本（由 w-e-w 发布） |
第六章 — ControlNet 革命与扩展帝国
如果说 A1111 的核心功能是骨架，那扩展系统就是让它真正长出血肉的肌肉。而在所有扩展中，没有哪一个比 ControlNet 的影响更深远。
2023 年 2 月 10 日，化名 lllyasviel 的研究者（后公开身份为张吕敏/Lvmin Zhang）发布了 ControlNet[^11]。这是一种让扩散模型"听话"的技术：通过输入一张参考图（边缘检测图、深度图、人体姿态图等），引导模型生成在结构上与参考图一致的新图像。在此之前，Stable Diffusion 的生成结果主要靠提示词引导，控制力有限——你能告诉它"画一个站着的人"，但无法精确控制那个人的姿态。ControlNet 改变了这一点。
ControlNet 发布后，社区开发者 Mikubill 迅速推出了 sd-webui-controlnet 扩展，让 ControlNet 可以直接在 A1111 界面中使用[^11]。2023 年 4 月，lllyasviel 又发布了 ControlNet 1.1，改进了模型质量和控制精度。从那时起，ControlNet 扩展成为几乎所有 A1111 用户的标配——一个没有安装 ControlNet 的 A1111 实例，就像一辆没有方向盘的汽车。
ControlNet 只是扩展生态的冰山一角。在 A1111 的黄金时期，Extensions 标签页里可以找到数百个扩展，覆盖了几乎所有能想到的功能：
| 扩展 | 功能 | 影响 |
|---|---|---|
sd-webui-controlnet |
ControlNet 集成 | 结构控制的事实标准 |
| Deforum | 动画生成 | 让 A1111 从静态图像工具变成动画工具 |
| Ultimate SD Upscale | 分块放大 | 突破显存限制，生成超大分辨率图像 |
| ADetailer | 自动面部修复 | 批量生成时自动检测并修复面部崩坏 |
| ReActor / roop | 换脸 | 将生成图像中的人脸替换为指定人脸 |
| Segment Anything | 自动分割 | 基于 Meta 的 SAM 模型自动选择区域 |
| Dynamic Prompts | 动态提示词 | 模板化批量生成，支持变量和条件逻辑 |
| Canvas Zoom | 画布缩放 | 改进 inpainting 画布的交互体验 |
扩展系统的设计理念很朴素：允许社区开发者在不修改核心代码的情况下添加功能。但正是这种"插件化"的设计，让 A1111 的能力边界被无限扩展。一个艺术家想要特定的风格控制？有人写了扩展。一个开发者想要批处理工作流？有人写了扩展。一个研究者想要测试新的采样算法？还是有人写了扩展。
v1.5.0 起，扩展页开始显示 GitHub stars 数量，方便用户判断扩展的流行度。v1.6.0 起支持 --disable-extra-extensions 和 --disable-all-extensions 标志，让用户可以在出问题时快速排除扩展干扰[^9]。这些细节表明，AUTOMATIC1111 意识到了扩展系统的重要性，并在主动维护它的健康度。
第七章 — SDXL 之夏
2023 年 7 月是 A1111 社区情绪最高涨的月份之一。Stability AI 发布了 Stable Diffusion XL（SDXL）1.0，这是 SD 系列自 1.5 以来最大幅度的升级。SDXL 的参数量约 66 亿，原生分辨率 1024×1024（此前 SD 1.x/2.x 为 512×512），图像质量、文字渲染能力和构图理解都有显著提升。
A1111 在 v1.5.0（2023 年 7 月 25 日）中提供了 SDXL 原生支持[^9][^10]。紧接着 v1.6.0（8 月 31 日）又加入了 SDXL Refiner 支持和 --medvram-sdxl 标志（仅对 SDXL 启用 medvram，在显存不够时针对性降级）[^9]。社区反应是爆炸性的——Reddit 的 r/StableDiffusion 版面几乎被 SDXL 生成的图片刷屏，Civitai 上 SDXL 微调模型的数量在一两个月内就超过了过去一年 SD 1.5 模型的增长。
SDXL 的发布还催生了一个重要的模型系列：Pony。Pony 本质上是基于 SDXL 微调的模型，在二次元/拟人化角色生成方面表现突出。由于 A1111 自 v1.5.0/v1.6.0 起已完整支持 SDXL，Pony 模型可以直接加载使用，无需特殊适配[^1]。
v1.8.0（2024 年 3 月）进一步加入 SDXL-Inpaint 模型支持，v1.9.0（4 月）加入 SDXL-Lightning 模型的 sgm uniform 调度器——SDXL-Lightning 是 Stability AI 发布的蒸馏模型，可以在 2-4 步内生成图像，速度极快[^9]。A1111 对 SDXL 生态的支持可以说是紧跟上游、无滞后。
这段时期也是 A1111 用户增长的巅峰期。GitHub star 数从 2023 年初的数万飙升至 2024 年中约 136,000[^12]。Civitai、Hugging Face 等模型分享平台围绕 A1111 的使用说明标准化了模型页面，进一步巩固了 A1111 作为"默认界面"的地位[^4]。在 2023 年到 2024 年中这段时间里，"Stable Diffusion WebUI" 几乎等于 "A1111"。
第八章 — 性能的极限
从第一天起，A1111 就在和显存做斗争。Stable Diffusion 模型动辄需要 6-8GB 显存，而 2022 年大多数用户的显卡只有 4-6GB。如何让大模型在小显存上跑起来，是 A1111 性能优化贯穿始终的主线。
最早期的优化手段是 --medvram 和 --lowvram 命令行标志，通过在 CPU 和 GPU 之间分时调度模型组件来降低显存峰值占用[^8]。代价是速度——频繁的 CPU-GPU 数据搬运会拖慢生成速度，但至少让它能在低配显卡上跑起来。--xformers 则通过使用 Facebook 的 xformers 库优化注意力计算，在不降低质量的前提下减少显存占用并加速推理[^8]。这三个标志在 2022 年 9-10 月间就已被引入，是 A1111 最早期的性能优化。
之后的版本中，性能优化不断演进：
| 优化项 | 引入版本 | 原理 |
|---|---|---|
| TCMalloc（Linux 默认） | v1.1.0 | 替代标准 malloc，减少内存碎片和泄漏 |
| Token Merging（tomesd） | v1.3.0 | 合并冗余的 token 来减少计算量，速度换少量质量 |
| TAESD 实时预览 | v1.3.0 | 轻量 VAE 解码器，生成过程中实时预览 |
| 持久化 conds 缓存 | v1.4.0 | 缓存条件计算结果，减少重复计算 |
--medvram-sdxl |
v1.6.0 | 仅对 SDXL 启用 medvram，针对性降级 |
| HyperTile | v1.7.0 | 分块处理注意力层，加速大分辨率生成 |
| FP8 精度 | v1.8.0 | 8 位浮点推理，显存占用减半 |
| LCM 采样器 | v1.8.0 | 4-8 步生成，速度数倍提升 |
| Performance 1/6–6/6 系列 | v1.10.0 | 多管齐下：原生算子替换、sigmas 保留 CPU、类型转换优化等 |
这些优化层层叠加，让 A1111 在四年间把同代模型的推理效率提升了数倍。一张在 2022 年需要 30 秒生成的 512×512 图像，到 2024 年在同等硬件上可能只需要 5-8 秒。LCM 采样器的引入更是让"秒出图"成为可能。对于 A1111 这样一个基于 Gradio 的同步 Web 应用来说，每一秒的优化都直接转化为用户体验的提升。
第九章 — 转折点
2024 年下半年，A1111 的故事开始走向另一个方向。
导火索是 FLUX。2024 年 8 月，Black Forest Labs（由 Stable Diffusion 原始论文作者创立的公司）发布了 FLUX.1 系列模型。FLUX 采用了与 Stable Diffusion 完全不同的架构——基于 Rectified Flow Transformer 而非 U-Net 扩散模型——在图像质量、文字渲染和提示词遵循方面都实现了代际提升。
但 A1111 无法运行 FLUX。FLUX 的架构与 A1111 底层处理机制不兼容，需要大量修改[^3]。而此时的 AUTOMATIC1111 已经基本停止了开发活动——master 分支的最后一次提交停留在 2024 年 7 月 27 日[^5]，也就是 v1.10.0 发布的那天。从那以后，再没有新的 commit 被推送到主分支。
社区等了几个月，没有等到 FLUX 支持，也没有等到 AUTOMATIC1111 的任何公开声明。2025 年初，GitHub Issues 和 Discussions 区开始出现焦虑的帖子：
"Is this a dead project?"
—— GitHub Discussion 标题，2025 年初"Why did you stop updating?"
—— GitHub Discussion 标题，2025 年初
社区指出：自 2024 年 7 月以来没有新发布，44 个开放的 Pull Request 长期未合并，数月内没有任何提交被批准[^1]。2025 年 2 月 9 日，维护者 w-e-w 发布了 v1.10.1——一个仅修复 CPU 图像放大 bug 的小补丁[^9]。这不是 AUTOMATIC1111 的回归，而是其他维护者在尝试维持项目的最低运转。但此后，连这种小补丁也没有再出现过。
FLUX 不是唯一的冲击。同一时期，新一代模型如 SD3（虽然 A1111 在 v1.10.0 中支持了，但社区对 SD3 的评价褒贬不一）、Pony（SDXL 微调，A1111 可以跑）、以及各种视频生成模型相继出现。AI 图像生成领域正在经历一场架构层面的范式转移，而 A1111 的底层架构是为 U-Net 扩散模型设计的，对新型架构的适配需要大量底层改动。
一个匿名的、依赖单一维护者的开源项目，在维护者停止活动后，没有组织级的延续机制。这是 A1111 诞生之初就埋下的结构性风险——2023 年 1 月那次 GitHub 封号事件是一次预演，而 2024 年下半年的停滞则是这个风险的最终兑现。
第十章 — 诸子百家
A1111 的停滞不是故事的终点，而是新故事的开端。在 A1111 的基础上和旁边，一批替代方案迅速崛起，各自填补着 A1111 留下的空白。
ComfyUI：节点式的新王
2023 年 1 月 17 日，化名 comfyanonymous 的开发者在 GitHub 上创建了 ComfyUI[^2]。与 A1111 的"填表单"式界面不同，ComfyUI 采用节点式工作流：用户通过拖拽节点、连接连线来构建图像生成流水线，每一个节点代表一个操作（加载模型、编码文本、采样、解码等）。
这种设计看似门槛更高，但实际上提供了远超 A1111 的灵活性。在 A1111 中，你想尝试一个新的推理流程（比如先放大再 inpainting 再面部修复），需要找到对应的扩展并依赖扩展作者提供的界面。而在 ComfyUI 中，你只需要把几个节点连起来。更重要的是，节点工作流可以保存为 JSON 文件并分享——一张图的完整生成流程可以精确复现，这对专业用户和研究者的价值巨大。
到 2026 年中，ComfyUI 已经发展到一个令人惊叹的规模：5,248 次提交、216 个分支、版本 v0.21.1，采用每周发布周期[^2]。项目已从个人账户迁移至 Comfy-Org 组织，推出了桌面应用（Windows/macOS）和 Comfy Cloud 云服务，转型为商业化产品。模型支持方面，ComfyUI 原生支持从 SD 1.x 到 FLUX 2 的几乎所有主流图像模型，以及视频（SVD、Mochi、LTX-Video、Hunyuan Video）、音频和 3D 模型[^2]。
Forge：A1111 的类固醇版
2024 年初，lllyasviel——对，就是 ControlNet 的作者——发布了 Stable Diffusion WebUI Forge[^3]。Forge 基于 A1111 1.10.1 构建，目标是成为"SD WebUI 的 Forge"（名字灵感来自 Minecraft Forge），在不改变 A1111 界面习惯的前提下，重写资源管理、优化推理性能。
Forge 的核心吸引力有两个：第一，大幅优化显存管理，4GB 显存即可运行 SDXL，生成速度显著提升；第二，完整支持 FLUX 模型系列[^3]——这正是 A1111 官方迟迟未跟进的。对于不想学节点式工作流、又想跑 FLUX 的 A1111 老用户来说，Forge 几乎是唯一的选择。Forge 还新增了 DDPM、DPM++ 2M Turbo 等采样器，被称为"A1111 on steroids（类固醇版 A1111）"[^3]。
其他竞争者
Fooocus，同样由 lllyasviel 开发，走极简路线。界面风格类似 Midjourney——用户只需输入提示词，其他参数全部自动配置。它面向的是那些"不想折腾参数，只想出图"的用户[^13]。
SD WebUI ReForge，由 Panchovix 发起。在 Forge 自身开发放缓后，ReForge 继续延续 Forge 的优化和实验特性路线[^14]。
InvokeAI，较早期的项目（2022 年），主打统一画布工作流，界面更专业精致，适合工作室和团队使用，但扩展生态相对较小[^13]。
格局对比
| 项目 | 界面风格 | 维护状态 | FLUX 支持 | GitHub Stars（约） |
|---|---|---|---|---|
| A1111 | 表单式 | 停滞 | 不支持 | ~164k[^1] |
| ComfyUI | 节点式 | 极度活跃 | 原生支持 | ~84k–110k[^2] |
| Forge | 表单式（A1111 兼容） | 低活跃 | 完整支持 | 数千至上万 |
| Fooocus | 极简（类 Midjourney） | 低活跃 | 支持 | 数万级 |
| InvokeAI | 画布式 | 活跃 | 支持 | 约 2 万级 |
需要说明的是，网络上部分文章声称"2025 年中期 ComfyUI 的 star 数已超越 A1111"，但根据较权威的近期（2026 年 6 月）数据，A1111 在累计 star 总数上仍然领先（约 164k vs ComfyUI 约 84k-110k）[^1]。不过 ComfyUI 的增长速度和活跃度远超 A1111，差距正在快速缩小。在社区注意力和实际使用量方面，ComfyUI 已经成为高级用户和专业人士的标准工具，而 A1111 及其 Forge 分支仍受偏好简单界面的用户欢迎[^13]。
第十一章 — 社区的温度
技术层面的竞争只是一方面。A1111 的衰落更深刻地体现在社区情绪的迁移上。
在 Reddit 的 r/StableDiffusion 社区，从 A1111 转向 ComfyUI 的用户普遍反映：相同硬件下生成更快、复杂工作流更灵活、对新模型（如 FLUX）支持更好[^13]。YouTube 和 B 站上大量教程作者已经从 A1111 迁移到 ComfyUI，新的教程系列几乎默认以 ComfyUI 为教学环境。社区中形成了一种新的共识：
2025-2026 年社区共识
新手入门：从 A1111 或 Forge 开始，理解基础概念后再考虑转 ComfyUI。
遇到瓶颈的 A1111 用户：转 ComfyUI。当你需要更精细的控制、更复杂的工作流、或想尝试新模型时，ComfyUI 是答案。
专业用户和研究者：ComfyUI 已成为标准工具。A1111 及 Forge 仍适用于偏好简单界面和快速出图的场景。
但平衡地说，A1111 并未被完全抛弃。它拥有最庞大的扩展生态和教程库——四年积累下来的内容不是一朝一夕能被替代的。对许多入门者来说，A1111 的"填表单"界面仍然是最直觉的 AI 绘画入门方式。那些在 2022-2023 年形成的约定——负面提示词、提示词权重语法、PNG 元数据嵌入——已经深深地嵌入了整个生态系统，即使用户转向了其他工具，这些约定依然在发挥作用。
GitHub 上的数字也在无声地讲述着这个故事。截至 2026 年 6 月，A1111 仓库拥有约 164,000 star、30,400 fork、586+ 贡献者、7,689 次提交[^1]。这些数字让 A1111 成为历史上 star 数最多的开源 AI 项目之一。star 数仍在缓慢增长——每天可能还有几十个人第一次发现这个仓库，按下 star 按钮，然后可能很快发现它的 Release 页面已经很久没更新了。
终章 — 不朽的遗产
回头看 A1111 的完整轨迹，从 2022 年 8 月 22 日的那一行 first 提交，到 2024 年 7 月 27 日的最后一次实质性更新，再到 2025 年 2 月由他人代发的一个 bug 修复补丁——它的活跃生命周期不到两年。但在这不到两年里，它完成了一件足以载入互联网史册的事情：它让 AI 图像生成从命令行走进了浏览器，从研究者的工具变成了大众的玩具。
在 A1111 之前，本地运行 Stable Diffusion 需要 Python 编程知识、命令行操作能力、以及处理依赖冲突的耐心。在 A1111 之后，任何人只要有一张 NVIDIA 显卡和一双能打字的手，就可以在自己的电脑上生成图像。这个"任何人"包括艺术家、设计师、小说家、游戏开发者、学生、退休老人——所有那些不会写代码但拥有创造力的人。
A1111 的遗产不只是"易用性"。它留下了一套至今仍深刻影响整个领域的技术约定和文化习惯：
提示词语法标准。(word:1.2) 的注意力权重语法、负面提示词字段、提示词矩阵——这些 A1111 首创或普及的约定，已经成为整个 Stable Diffusion 生态的事实标准。Civitai 上的模型说明按这套语法写，第三方工具按这套语法解析，甚至 ComfyUI 在某些场景下也兼容这套语法[^4]。
PNG 元数据嵌入。生成的图片自带完整生成参数，拖回界面即可复现。这个看似简单的功能，让 AI 绘画社区形成了一种"分享图片即分享参数"的文化。一张图怎么生成的，不再需要发帖询问，直接从图片文件里读取即可[^4]。
扩展系统范式。允许社区开发者在不修改核心代码的情况下添加功能——这个设计理念不仅催生了 A1111 自己庞大的扩展生态，也为后来的工具（包括 ComfyUI 的自定义节点系统）提供了范式参考。
民主化的实践。在 Midjourney、DALL-E 等云服务之外，A1111 让本地、免费、隐私可控的 AI 图像生成成为大众可及的现实。你不需要订阅任何服务，不需要上传任何图片到云端，不需要担心你的提示词被谁看到——一切都在你自己的机器上完成。这种"我的显卡，我的规则"的精神，是开源 AI 社区最核心的价值观之一，而 A1111 是这个价值观最成功的践行者[^4]。
至于 AUTOMATIC1111 本人，他从未公开身份，从未接受过采访，从未在社交媒体上发表过个人言论。在他的 GitHub 活动归于沉寂之后，社区里有各种猜测——有人说是倦怠，有人说是转向了其他项目，有人说是现实生活中的原因。但没有确切的答案，也许永远不会有。
这反而让整个故事更有一种属于互联网原初时代的浪漫色彩：一个匿名的人，在一个匿名论坛上的匿名代码的基础上，做了一个工具，改变了世界，然后安静地离开了。没有 IPO，没有 TED 演讲，没有时代周刊封面。只有 GitHub 上一个不再更新的仓库，和 164,000 颗 star。
你还记得吗？那个 127.0.0.1:7860 上的页面，那个进度条一格一格往前走的午后，那张终于调成你想要的效果的图。那好像还是昨天的事一样。但仔细一算，已经快四年了。
有些东西会过时，有些工具会被替代，有些仓库会停止更新。但它们改变的东西——让普通人拥有创造图像的能力——已经永远地发生了。这就是 A1111 的遗产。而遗产，不会因为创造者的离去而消失。
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