¿Qué es Stable Diffusion WebUI Forge?
Stable Diffusion WebUI Forge es una aplicación web local gratuita y de código abierto para generar imágenes con modelos Stable Diffusion y Flux, construida como un fork sobre la WebUI de Stable Diffusion de AUTOMATIC1111. Su propio README de GitHub la describe como "una plataforma construida sobre Stable Diffusion WebUI (basada en Gradio) para facilitar el desarrollo, optimizar la gestión de recursos [y] acelerar la inferencia", citando explícitamente a Minecraft Forge como inspiración para el nombre y el papel del proyecto.
- Función principal: una interfaz basada en navegador, servida localmente desde tu propio equipo, para generación de texto a imagen e imagen a imagen con checkpoints de Stable Diffusion y Flux
- Creador: lllyasviel, también creador de ControlNet, una de las herramientas de condicionamiento más utilizadas de Stable Diffusion
- Base: construido directamente sobre la WebUI de Stable Diffusion de AUTOMATIC1111 — Forge reutiliza el formato de checkpoints de ese proyecto, gran parte de su API de extensiones y su diseño general de interfaz, en lugar de reescribir la aplicación desde cero
- Framework de interfaz: Gradio 4, según el README del proyecto y sus problemas conocidos relacionados con una migración prevista a Gradio 5
- Licencia: AGPL-3.0, según el archivo LICENSE.txt del repositorio — una licencia copyleft, a diferencia de las licencias más permisivas MIT/Apache que usan otras herramientas de IA local
- Repositorio canónico: github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge, creado el 14 de enero de 2024
Historia del proyecto Forge y sus hitos de versión
El repositorio de GitHub de Forge se creó el 14 de enero de 2024 y no recibe actualizaciones desde el 31 de julio de 2025: la API de GitHub muestra esa fecha como el último push de código (a la rama py3.12), y el último commit en main es del 26 de junio de 2025.
- 114 de enero de 2024 — Se crea el repositorio
Why it matters: lllyasviel abre el repositorio stable-diffusion-webui-forge como un fork/plataforma construido sobre la WebUI de Stable Diffusion de AUTOMATIC1111, estableciendo desde el primer día a Forge como un derivado del ecosistema de WebUI existente, no como un proyecto independiente. - 25 de febrero de 2024 — Primer lanzamiento empaquetado
Why it matters: La etiqueta "latest" de la página de GitHub Releases publica una compilación de Windows preempaquetada y descargable, ofreciendo una opción similar a un instalador junto al flujo manual de clonado con Git. - 322 de julio de 2024 — Se publica la versión "previous_versions"
Why it matters: Conserva compilaciones de instalación anteriores a medida que la descarga empaquetada de Forge seguía cambiando, dejando a los usuarios con combinaciones de CUDA/PyTorch más antiguas una compilación funcional a la que recurrir. - 47 de septiembre de 2024 — Se añade el sampler "Flux Realistic"
Why it matters: Según el propio NEWS.md del proyecto, se lanzó un nuevo sampler ajustado para modelos Flux junto con el soporte integrado de Flux de Forge mediante cuantización NF4/GGUF. - 528 de octubre de 2024 — Comienza el trabajo en la rama "sd35" (PR #2183)
Why it matters: Según el NEWS.md, comenzó el trabajo en una rama para evaluar el soporte de Stable Diffusion 3.5, métodos de cuantización y técnicas de muestreo, de cara a una posible fusión con la rama principal. - 631 de julio de 2025 — Última publicación de código (según la API de GitHub)
Why it matters: La actividad de commits más reciente en cualquier rama (rama `py3.12`, «Fix XYZ grid with Pillow >=10.0.0»); el último commit en `main` es del 26 de junio de 2025. No ha habido commits ni releases posteriores, así que trata Forge como posiblemente sin mantenimiento.
¿Qué se puede hacer con Forge?
El conjunto de funciones de Forge se centra en cambiar cómo la WebUI gestiona la memoria de la GPU y ejecuta los modelos, además de añadir como funciones integradas varias capacidades que en la WebUI original de AUTOMATIC1111 requieren extensiones aparte. Esto es lo que hace realmente cada parte, según el propio README de GitHub de Forge.
- Backend de parcheo de UNet reconstruido — el README de Forge describe una reconstrucción del backend para el "parcheo de UNet", orientada a un menor uso de memoria de GPU y una mayor velocidad de inferencia que la WebUI original, con el mismo checkpoint y hardware
- Soporte integrado de ControlNet e IP-Adapter — el soporte completo de ControlNets e IP-Adapters viene incluido en la propia aplicación, sin necesitar la extensión ControlNet separada que requiere la WebUI original
- Soporte de LoRA — compatible con modelos LoRA, incluidas variantes de baja precisión/cuantizadas según el README
- Soporte de modelos Flux — admite checkpoints Flux en los formatos de cuantización BitsandBytes NF4 y GGUF, lo que permite ejecutar modelos Flux grandes en GPU más modestas de lo que exigiría una versión sin cuantizar
- Suite completa de preprocesadores — las herramientas de preprocesamiento de las que depende ControlNet (detección de bordes, mapas de profundidad, estimación de poses, entre otras) vienen incluidas, sin necesidad de descargas aparte
- Interfaz Gradio 4 con herramienta de lienzo — una interfaz modernizada respecto a la versión más antigua de Gradio de la WebUI original, con funcionalidad de lienzo integrada para flujos de trabajo de tipo inpainting
- Compatibilidad de extensiones — Forge está diseñado para funcionar con gran parte del ecosistema de extensiones de la WebUI original de AUTOMATIC1111 (el README cita extensiones como Adetailer como ejemplos que funcionan), aunque no se garantiza la compatibilidad de todas las extensiones
Ejemplos de uso: tres formas de usar Forge
Estos son flujos de trabajo concretos construidos a partir de las funciones documentadas de Forge descritas arriba, no casos de uso hipotéticos.
Generar una imagen con un checkpoint existente de AUTOMATIC1111
Si ya tienes checkpoints y LoRAs de Stable Diffusion descargados para la WebUI original de AUTOMATIC1111, apunta las carpetas de modelos de Forge a esos mismos archivos, o cópialos allí — Forge reutiliza el mismo formato de checkpoint, así que la mayoría de los modelos SD 1.5/SDXL existentes se cargan sin conversión. Elige un checkpoint desde el selector de modelos y genera igual que harías en la WebUI original.
Ejecutar un modelo Flux en una GPU de gama media gracias a la cuantización
Descarga un checkpoint Flux empaquetado en el formato cuantizado NF4 o GGUF que soporta Forge, cárgalo desde el selector de modelos y genera. La cuantización intercambia una pequeña pérdida de calidad de imagen por una huella de VRAM notablemente más pequeña, lo que hace viable ejecutar Flux — una familia de modelos mucho más grande que los checkpoints estándar SD 1.5/SDXL — en GPU que no podrían albergar una versión sin cuantizar.
Usar el ControlNet integrado sin instalar ninguna extensión
Abre el panel de ControlNet en la pestaña de generación de Forge, sube o genera una imagen de control (pose, mapa de profundidad o mapa de bordes), elige un modelo ControlNet compatible y genera. Como ControlNet y sus preprocesadores vienen incluidos con el propio Forge, esto funciona sin instalar ni actualizar ninguna extensión aparte, a diferencia de la WebUI original de AUTOMATIC1111.
Instalar Stable Diffusion WebUI Forge
Stable Diffusion WebUI Forge está disponible para Windows, macOS y Linux, como una compilación empaquetada de un clic en Windows o mediante una instalación manual clonando el repositorio en cualquier plataforma. Los enlaces siguientes proceden del repositorio de GitHub oficial — verifica siempre directamente en esa página, ya que las URL de las compilaciones del instalador pueden cambiar entre versiones.
Windows (compilación empaquetada)
- Método de instalación:
- Descarga el paquete CUDA+PyTorch desde GitHub Releases, luego ejecuta
update.batyrun.bat.
macOS / Linux (clonado + script)
- Método de instalación:
- Clona el repositorio y luego ejecuta
webui.shpara crear un entorno virtual de Python y lanzar Forge.
Windows (avanzado / manual)
- Método de instalación:
- Clona el repositorio y ejecuta
webui-user.batpara una configuración manual de Python.
No existe un único instalador oficial .exe o .dmg — los usuarios de Windows suelen usar la compilación empaquetada anterior, mientras que los usuarios de macOS y Linux configuran Forge clonando el repositorio con Git y creando un entorno virtual de Python, el mismo patrón que usa la WebUI original de AUTOMATIC1111. Se recomienda encarecidamente una GPU para una velocidad de generación práctica; Forge en sí no documenta un único mínimo de VRAM fijo, ya que los requisitos reales dependen del checkpoint (SD 1.5/SDXL estándar frente a la familia Flux, más grande) y de la resolución de salida que elijas.
Precios de Forge: ¿es realmente gratis?
Sí — Forge no tiene ningún plan de pago. No existe página de precios, tienda ni sistema de cuentas vinculado al repositorio de GitHub, y la licencia AGPL-3.0 se aplica a toda la aplicación.
- Sin suscripción, sin plan de pago, sin límites de uso impuestos por el propio Forge
- No se requiere cuenta ni registro para instalar o ejecutar la aplicación
- La aplicación tiene licencia AGPL-3.0, una licencia copyleft — a diferencia de una licencia permisiva MIT/Apache, distribuir una versión modificada, incluso ejecutándola como servicio de red, generalmente exige publicar el código fuente modificado bajo la misma licencia; lee el texto completo de la licencia por ti mismo si esto es relevante para tu caso de uso
- Los únicos costes reales son indirectos: el hardware de GPU necesario para ejecutarlo bien, y la electricidad — Forge no cobra por el software en sí ni por los modelos que descargues por separado desde HuggingFace o CivitAI
Forge frente a AUTOMATIC1111 WebUI
Forge y la WebUI de Stable Diffusion de AUTOMATIC1111 comparten el mismo linaje — Forge es un fork construido directamente sobre ella — por lo que se trata menos de una "aplicación diferente" y más de "la misma aplicación, con el backend reconstruido". Las diferencias más claras están en la gestión de memoria, las funciones integradas y qué tan activamente publica actualizaciones cada proyecto en la actualidad.
Relación
- Forge:
- Fork construido sobre AUTOMATIC1111 WebUI
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- El proyecto original, con muchas más extensiones
Backend / gestión de memoria
- Forge:
- Backend de parcheo de UNet reconstruido, menos VRAM, inferencia más rápida
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- Backend original; trucos de VRAM vía parámetros/extensiones
ControlNet / IP-Adapter
- Forge:
- Integrado, sin necesidad de extensión
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- Requiere la extensión ControlNet aparte
Soporte de modelos Flux
- Forge:
- Integrado, con cuantización NF4/GGUF
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- Depende de extensiones de la comunidad, no nativo
Ecosistema de extensiones
- Forge:
- Compatible con gran parte, pero más reducido
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- El ecosistema de extensiones SD más grande y maduro
Actividad reciente de commits
- Forge:
- Sin push desde el 31 de julio de 2025; última release de GitHub del 5 de febrero de 2024
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- Sin actualizaciones desde el 2 de marzo de 2026; última release v1.10.1 (9 de febrero de 2025)
Si tu prioridad es una inferencia más rápida y un menor uso de VRAM con soporte de ControlNet y Flux listo para usar, el backend reconstruido de Forge es la razón para elegirlo. Si tu prioridad es el ecosistema de extensiones más amplio posible, o dependes de una extensión que Forge aún no soporta, vale la pena evaluar directamente la WebUI original de AUTOMATIC1111 en su repositorio de GitHub. Ambas son gratuitas, de código abierto y se instalan de la misma manera (compilación empaquetada de Windows o clonado con Git); verifica la compatibilidad actual de cualquier extensión de la que dependas antes de cambiar.
¿Quién debería usar Forge?
Que Forge te encaje depende de si te importa más una inferencia más rápida y un menor uso de VRAM que el ecosistema de extensiones más amplio posible o unas actualizaciones frecuentes garantizadas.
Usa Forge si
- Ya usas, o estás eligiendo, una WebUI local de Stable Diffusion de estilo AUTOMATIC1111 y quieres una inferencia más rápida y menos uso de VRAM en el mismo hardware
- Quieres que ControlNet, IP-Adapter y LoRA funcionen de fábrica sin instalar una extensión aparte
- Quieres ejecutar modelos Flux en una GPU que no podría albergar una versión sin cuantizar, mediante la cuantización NF4/GGUF integrada
- Te sientes cómodo con una instalación mediante clonado con Git y script, o con una compilación empaquetada de Windows, en lugar de un instalador de un clic totalmente pulido
- Quieres que la aplicación subyacente sea de código abierto y auto-alojable, en lugar de un binario de código cerrado
Espera, o busca otra opción, si
- Necesitas un desarrollo activo garantizado y frecuente — Forge no recibe actualizaciones desde el 31 de julio de 2025 y su última release de GitHub es del 5 de febrero de 2024
- Dependes de una extensión concreta de AUTOMATIC1111 que Forge no soporta — verifica la compatibilidad antes de cambiar todo tu flujo de trabajo
- Quieres una interfaz simplificada orientada a principiantes en lugar del conjunto completo de parámetros de Stable Diffusion WebUI — mira Fooocus en la sección de competidores más abajo
- Necesitas garantías de soporte oficial en lugar de soporte comunitario a través del seguimiento de issues — el canal de soporte de Forge es GitHub Issues, algo típico de un proyecto de código abierto y no de un proveedor comercial con SLA
- No tienes una GPU dedicada — Forge no está pensado para un flujo de trabajo solo con CPU, y la generación de imágenes sin GPU es demasiado lenta para ser práctica en la mayoría de los casos
Forge frente a otras herramientas locales de generación de imágenes
Forge es una de varias interfaces locales y de código abierto para Stable Diffusion y modelos de imagen relacionados. Así se posiciona frente a otras opciones de este espacio — consulta el Directorio de Software LLM Local para el catálogo completo, y la comparación dedicada Forge frente a AUTOMATIC1111 WebUI más arriba para el enfrentamiento más directo.
- AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI — el proyecto original sobre el que se construye Forge, con el ecosistema de extensiones más grande; consulta la sección de comparación dedicada más arriba y el análisis de AUTOMATIC1111 para todos los detalles.
- ComfyUI — una interfaz basada en nodos para los mismos modelos subyacentes de Stable Diffusion/Flux, que cambia la interfaz de pestañas más familiar de Forge por un grafo de flujo de trabajo visual con un control de bajo nivel más fino; consulta el análisis de ComfyUI.
- Fooocus — también creado por lllyasviel, pero con el objetivo opuesto: una interfaz simplificada y con criterios propios, pensada para principiantes que quieren buenos resultados con un ajuste mínimo de parámetros, en lugar del conjunto completo de parámetros de la WebUI de Forge; consulta el análisis de Fooocus.
- InvokeAI — otra interfaz local de Stable Diffusion pulida y activamente desarrollada, con un fuerte enfoque en un flujo de trabajo de lienzo unificado y un conjunto de funciones más curado que las herramientas derivadas de la WebUI; consulta el análisis de InvokeAI.
Errores comunes al evaluar Forge
La mayor parte de la confusión en torno a Forge tiene que ver con su relación con la WebUI de AUTOMATIC1111, su compatibilidad de extensiones, o la suposición de que tiene un requisito de hardware fijo.
Error 1: pensar que Forge es una reescritura completa de Stable Diffusion WebUI
Forge es un fork construido directamente sobre la WebUI de Stable Diffusion de AUTOMATIC1111, reutilizando gran parte de su formato de checkpoint, su API de extensiones y su diseño de interfaz. Cambia principalmente cómo el backend gestiona la memoria de la GPU y ejecuta los modelos, no la aplicación subyacente reescrita desde cero.
Error 2: esperar que cada extensión de AUTOMATIC1111 funcione sin modificaciones
Forge está diseñado para una amplia compatibilidad de extensiones, y el README cita ejemplos que funcionan como Adetailer, pero su propia tabla de estado sigue listando algunos componentes y tipos de modelo como "en construcción". Verifica que una extensión concreta de la que dependas funcione en Forge antes de cambiar todo tu flujo de trabajo.
Error 3: suponer que existe un mínimo de VRAM fijo
Forge no documenta un único límite oficial de VRAM. Las necesidades reales de memoria de GPU dependen en gran medida del checkpoint que cargues (SD 1.5/SDXL estándar frente a la familia Flux, más grande) y de la resolución de salida elegida — los formatos Flux cuantizados (NF4/GGUF) existen precisamente para que modelos más grandes quepan en GPU que no podrían albergarlos sin cuantizar.
Error 4: suponer que el proyecto publica actualizaciones frecuentes y activas
Forge no recibe actualizaciones desde el 31 de julio de 2025, según la API de GitHub, y el último commit en main es del 26 de junio de 2025 — consulta directamente el historial de commits del repositorio antes de suponer releases semanales o mensuales.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Stable Diffusion WebUI Forge?
Stable Diffusion WebUI Forge (github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge) es una aplicación web local de generación de imágenes gratuita y de código abierto, construida como un fork sobre la WebUI de Stable Diffusion de AUTOMATIC1111 por lllyasviel, el creador de ControlNet, con un backend reconstruido orientado a una inferencia más rápida y un menor uso de VRAM.
¿Stable Diffusion WebUI Forge es gratuito?
Sí. No hay página de precios ni plan de pago, y la licencia AGPL-3.0 se aplica a toda la aplicación. Si usas alojamiento de pago de HuggingFace o CivitAI, o necesitas una GPU más potente, esos son costes aparte que no tienen relación con Forge en sí.
¿Forge es de código abierto? ¿Qué licencia usa?
Sí, Forge es de código abierto bajo la licencia AGPL-3.0, según el archivo LICENSE.txt del repositorio. AGPL-3.0 es una licencia copyleft: distribuir una versión modificada, incluso como servicio de red, generalmente exige publicar el código fuente modificado bajo la misma licencia — lee el texto de la licencia por ti mismo para cualquier decisión legal.
¿Forge es lo mismo que la WebUI de Stable Diffusion de AUTOMATIC1111?
No, pero están estrechamente relacionados. Forge es un fork construido directamente sobre la WebUI de Stable Diffusion de AUTOMATIC1111, que reutiliza gran parte de su formato de checkpoint y su API de extensiones, a la vez que reconstruye el backend que gestiona la memoria de la GPU y la ejecución de modelos para lograr menos VRAM y una inferencia más rápida.
¿Forge requiere una GPU?
Se recomienda encarecidamente una GPU para un uso práctico. Forge no documenta un único mínimo de VRAM fijo — los requisitos reales dependen del checkpoint que cargues (SD 1.5/SDXL estándar frente a la familia Flux, más grande) y de la resolución de salida elegida.
¿Forge admite modelos Flux?
Sí. Forge admite checkpoints Flux en los formatos de cuantización BitsandBytes NF4 y GGUF, lo que permite que modelos Flux más grandes se ejecuten en GPU que no podrían albergar una versión sin cuantizar.
¿Forge incluye ControlNet?
Sí, integrado. Forge incorpora soporte completo de ControlNet e IP-Adapter junto con las herramientas de preprocesamiento de las que dependen, por lo que no necesitas instalar la extensión ControlNet aparte que requiere la WebUI original de AUTOMATIC1111.
¿Qué plataformas admite Forge?
Windows, macOS y Linux. Windows cuenta con una compilación empaquetada de un clic disponible en GitHub Releases; macOS y Linux se configuran mediante una instalación manual con clonado de Git y script, el mismo patrón que usa la WebUI original de AUTOMATIC1111.
¿Quién creó Stable Diffusion WebUI Forge?
Forge fue creado por lllyasviel (Lyumin Zhang), también creador de ControlNet y de Fooocus, otra interfaz local de Stable Diffusion.
¿Se sigue manteniendo Forge activamente?
No se ha publicado ninguna actualización desde el 31 de julio de 2025 (último push, a la rama py3.12); el último commit en main es del 26 de junio de 2025 y la última release de GitHub es del 5 de febrero de 2024. El repositorio no está archivado, pero trata Forge como posiblemente sin mantenimiento y consulta su historial de commits antes de depender de él.
¿Qué puedo usar en lugar de Forge?
Si quieres herramientas con desarrollo activo, compara ComfyUI, InvokeAI y SD.Next, que según la API de GitHub tuvieron pushes el 2026-11-02. La WebUI original de AUTOMATIC1111 no recibe actualizaciones desde el 2 de marzo de 2026, así que tampoco es una opción más activa; consulta la reseña de AUTOMATIC1111.