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Vas por la mitad de un proyecto, necesitas hacer una visual rápida y subir la foto de referencia del cliente a un servicio público de IA te parece arriesgado. Hay una solución sencilla: instala Stable Diffusion en tu propio ordenador. Todo —tu prompt, tu imagen de referencia, la imagen resultante— se queda en tu disco duro. Sin nube, sin subidas, sin cambios sorpresa en los términos del servicio.
Esta guía te lleva de la mano por la instalación, la primera imagen y un ajuste básico, con los clics exactos y los nombres reales de los menús. Al final hay una advertencia honesta —los ordenadores más viejos o de bajas prestaciones lo pasarán mal— y te explico cómo comprobarlo antes de empezar.
Antes de empezar: qué necesitas
Enumera cada requisito desde el principio para que no haya sorpresas a mitad de instalación:
- Un ordenador de hace unos 4–5 años. Stable Diffusion funciona con tu tarjeta gráfica (el chip que normalmente mueve tu pantalla y los juegos). Una tarjeta gráfica NVIDIA dedicada con al menos 4 GB de VRAM (la memoria de trabajo de la tarjeta gráfica) es el camino más fluido. Las tarjetas AMD funcionan con algo más de configuración. Los Mac con Apple Silicon (chips M1, M2, M3, M4) funcionan por otra vía que no detallo aquí.
- unos 10 GB de disco duro libre para la herramienta más un modelo inicial.
- Python 3.10 instalado en tu ordenador (un lenguaje de programación con el que están hechas muchas herramientas —lo instalas una vez y no vuelves a tocarlo).
- Git instalado (una herramienta para descargar código de internet —también se instala una sola vez).
- una hora con paciencia. La primera instalación es más lenta que la centésima.
Si no tienes una tarjeta NVIDIA dedicada, la herramienta también corre con tu procesador normal, solo que mucho más despacio —minutos por imagen en vez de segundos. Los pasos de abajo están pensados para una tarjeta NVIDIA.
Paso 1 — Instala Python y Git
Abre tu navegador y ve a la página oficial de descarga de Python en python.org. Descarga Python 3.10.x (un número de versión concreto —las versiones 3.11+ pueden dar errores con esta herramienta). Ejecuta el instalador. Importante: en la primera pantalla del instalador, marca la casilla que dice "Add Python 3.10 to PATH" antes de hacer clic en Install Now. Si no la marcas, los pasos siguientes no reconocerán Python.
Después, ve a git-scm.com y descarga Git para tu sistema operativo. Ejecuta el instalador con la configuración por defecto —no necesitas cambiar nada.
💬 Ruta de ejemplo que verás: C:\Users\TuNombre\AppData\Local\Programs\Python\Python310\
Sabrás que ha ido bien cuando abras una ventana de terminal (Símbolo del sistema en Windows, Terminal en Mac/Linux), escribas python --version y la respuesta empiece por Python 3.10.
Paso 2 — Descarga Stable Diffusion WebUI
Abre la ventana de terminal. Escribe este comando tal cual y pulsa Enter:
💬 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
Esto crea una carpeta nueva llamada stable-diffusion-webui en tu directorio actual. Dentro, en Windows, encontrarás un archivo llamado webui-user.bat. En Mac o Linux, el archivo equivalente es webui.sh. Ese es el archivo al que harás doble clic cada vez que quieras abrir la herramienta.
Sabrás que ha funcionado cuando aparezca la carpeta y contenga archivos como webui.py, modules/ y models/.
Paso 3 — Añade tu primer archivo de modelo
La herramienta ahora es solo un cascarón. Necesita un modelo —el "cerebro" de la IA entrenada— para generar imágenes de verdad. Un buen modelo para empezar es Stable Diffusion 1.5 (a veces etiquetado como "SD 1.5") desde la página oficial de Hugging Face. El archivo es grande (unos 4 GB) y termina en .safetensors.
💬 Ruta de menú que verás: stable-diffusion-webui → models → Stable-diffusion/
Descarga el archivo .safetensors y déjalo caer en esa carpeta Stable-diffusion. No lo descomprimas —déjalo tal cual.
Sabrás que ha ido bien cuando veas el archivo .safetensors junto a los demás archivos dentro de la carpeta Stable-diffusion, y cuando el tamaño sea de unos 4 GB.
Paso 4 — Abre la herramienta y carga la interfaz
Haz doble clic en webui-user.bat (Windows) o ejecuta ./webui.sh (Mac/Linux). Aparecerá una ventana negra de terminal que empezará a descargar algunas piezas extra. El primer arranque puede tardar entre 5 y 15 minutos. Fíjate en la línea que dice algo como Running on local URL: http://127.0.0.1:7860.
Abre tu navegador y ve a esa dirección. Se cargará la Stable Diffusion WebUI —una página gris sencilla con un cuadro de texto arriba etiquetado como "Prompt", un segundo cuadro de texto etiquetado como "Negative prompt" y un botón "Generate" a la izquierda.
Sabrás que ha funcionado cuando veas el cuadro de texto del prompt y un botón Generate operativo. Si ves una página en blanco o un error de módulos faltantes, cierra la terminal, vuelve a abrirla e inténtalo otra vez —el segundo suele completar la instalación.
Paso 5 — Escribe tu primer prompt y genera
En el cuadro de texto de arriba (Prompt), describe la imagen que quieres. En el segundo cuadro (Negative prompt), enumera lo que no quieres. De momento, mantén el prompt sencillo.
💬 Prompt de ejemplo: a watercolor illustration of a cat sleeping on a stack of books, soft morning light
💬 Negative prompt de ejemplo: blurry, distorted, extra limbs, text, watermark
Deja el resto de ajustes por defecto por ahora. Haz clic en Generate. La imagen aparece en la parte derecha de la página, normalmente entre 5 y 30 segundos según tu hardware. La imagen se guarda automáticamente en stable-diffusion-webui/outputs/txt2img-images/ —búscala desde tu explorador de archivos.
Sabrás que ha funcionado cuando aparezca una vista previa de la imagen a la derecha y haya un archivo .png en la carpeta txt2img-images.
Paso 6 — Mejora la imagen con img2img
La primera imagen rara vez es perfecta. Baja por debajo del botón Generate hasta ver un panel etiquetado como "img2img". Haz clic en la pestaña img2img.
Sube la imagen que acabas de guardar (arrástrala al área de subida, o haz clic en el icono de imagen). En el cuadro del prompt, describe lo que quieres cambiar —por ejemplo, "warmer colors" o "sharper details". Ajusta "Denoising strength" (un deslizador que controla cuánto cambia la IA tu imagen —de 0,3 a 0,5 para retoques suaves, 0,7 o más para cambios grandes). Haz clic en Generate.
Ruta de menú de ejemplo: img2img tab → upload area → Denoising strength slider → Generate
Sabrás que ha funcionado cuando la nueva imagen se parezca claramente a la original pero con los cambios que pediste aplicados.
Errores comunes
- Olvidar marcar "Add Python to PATH" durante la instalación. La terminal no encuentra Python y todos los comandos siguientes fallan. Solución: desinstala Python, vuelve a instalarlo y esta vez marca la casilla.
- Abrir la herramienta antes de colocar el archivo de modelo. La interfaz se abre, pero cada generación devuelve un error de modelo faltante. Solución: comprueba que el archivo
.safetensorsesté dentro demodels/Stable-diffusion/, no solo dentro de la carpeta principalstable-diffusion-webui. - Cerrar la ventana negra de terminal a mitad de generación. La herramienta se apaga y pierdes el trabajo. Solución: deja la terminal abierta mientras estés generando. Ciérrala solo cuando hayas terminado la sesión.
- Bajar un archivo de modelo de una fuente no fiable. Algunas webs repaketan modelos con código extra. Solución: descarga solo desde el repositorio oficial de Hugging Face con los modelos recomendados por AUTOMATIC1111.
- Generar a resolución muy alta desde el principio. Las imágenes grandes pueden quedarse sin VRAM y producir una imagen en negro. Solución: empieza con los 512×512 píxeles por defecto y luego escala cuando ya tengas un resultado que te guste.
Qué significa esto para ti
- Si eres autónomo y trabajas con material confidencial de clientes: ya puedes hacer mocks de conceptos con fotos de referencia que nunca salen de tu ordenador. Solo confirma en tu contrato que el trabajo se genera en local y mantén tu instalación como parte de tu flujo habitual.
- Si creas arte por motivos personales: tus fotos privadas, imágenes familiares y trabajos experimentales siguen siendo tuyos. Sin preocupaciones de datos de entrenamiento, sin cambios sorpresa en los términos del servicio.
- Si simplemente estás explorando la IA por primera vez: este es el punto de entrada más barato posible —la herramienta y el modelo inicial son gratis. Espera una curva de aprendizaje corta, pero una vez montado, el flujo de trabajo es siempre el mismo.