Qu'est-ce que Stable Diffusion WebUI Forge ?
Stable Diffusion WebUI Forge est une application web locale gratuite et open source pour générer des images avec des modèles Stable Diffusion et Flux, construite comme un fork bâti sur la WebUI Stable Diffusion d'AUTOMATIC1111. Son propre README GitHub la décrit comme « une plateforme construite au-dessus de Stable Diffusion WebUI (basée sur Gradio) pour faciliter le développement, optimiser la gestion des ressources [et] accélérer l'inférence », citant explicitement Minecraft Forge comme inspiration pour le nom et le rôle du projet.
- Fonction principale : une interface dans le navigateur, servie localement depuis votre propre machine, pour la génération texte-vers-image et image-vers-image avec des checkpoints Stable Diffusion et Flux
- Créateur : lllyasviel, également créateur de ControlNet, l'un des outils de conditionnement les plus utilisés pour Stable Diffusion
- Fondation : construit directement sur la WebUI Stable Diffusion d'AUTOMATIC1111 — Forge reprend le format de checkpoint de ce projet, une grande partie de son API d'extensions et sa disposition d'interface générale, plutôt que de réécrire l'application de zéro
- Framework d'interface : Gradio 4, selon le README du projet et ses problèmes connus liés à une migration prévue vers Gradio 5
- Licence : AGPL-3.0, selon le fichier LICENSE.txt du dépôt — une licence copyleft, contrairement aux licences plus permissives MIT/Apache utilisées par certains autres outils d'IA locale
- Dépôt canonique : github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge, créé le 14 janvier 2024
Historique du projet Forge et jalons de versions
Le dépôt GitHub de Forge a été créé le 14 janvier 2024, et il n'a reçu aucune mise à jour depuis le 31 juillet 2025 : l'API GitHub indique cette date comme dernier push de code (sur la branche py3.12), et le dernier commit sur main date du 26 juin 2025.
- 114 janvier 2024 — Création du dépôt
Why it matters: lllyasviel ouvre le dépôt stable-diffusion-webui-forge comme un fork/plateforme bâti sur la WebUI Stable Diffusion d'AUTOMATIC1111, établissant Forge dès le premier jour comme un dérivé de l'écosystème WebUI existant plutôt qu'un projet indépendant. - 25 février 2024 — Première release packagée
Why it matters: Le tag « latest » de la page GitHub Releases publie un build Windows préemballé téléchargeable, offrant une option proche d'un installateur en plus du flux de travail manuel par clonage Git. - 322 juillet 2024 — Publication de la release « previous_versions »
Why it matters: Conserve des builds d'installation plus anciens à mesure que le téléchargement packagé de Forge évoluait, laissant aux utilisateurs de combinaisons CUDA/PyTorch plus anciennes un build fonctionnel de secours. - 47 septembre 2024 — Ajout du sampler « Flux Realistic »
Why it matters: Selon le NEWS.md du projet, un nouveau sampler adapté aux modèles Flux est arrivé en même temps que le support Flux intégré de Forge via quantification NF4/GGUF. - 528 octobre 2024 — Début des travaux sur la branche « sd35 » (PR #2183)
Why it matters: Selon le NEWS.md, des travaux ont commencé sur une branche évaluant le support de Stable Diffusion 3.5, les méthodes de quantification et les techniques d'échantillonnage, en vue d'une éventuelle fusion dans la branche principale. - 631 juillet 2025 — Dernier push de code (selon l'API GitHub)
Why it matters: L'activité de commit la plus récente sur n'importe quelle branche (branche `py3.12`, « Fix XYZ grid with Pillow >=10.0.0 ») ; le dernier commit sur `main` date du 26 juin 2025. Aucun commit ni release n'a suivi : considérez Forge comme potentiellement non maintenu.
Que peut-on faire avec Forge ?
L'ensemble de fonctionnalités de Forge se concentre sur la façon dont la WebUI gère la mémoire GPU et exécute les modèles, tout en ajoutant comme fonctionnalités natives plusieurs capacités qui nécessitent des extensions séparées dans la WebUI AUTOMATIC1111 d'origine. Voici ce que fait réellement chaque élément, selon le propre README GitHub de Forge.
- Backend de unet patching reconstruit — le README de Forge décrit une reconstruction du backend pour le « unet patching », visant une consommation de mémoire GPU plus faible et une vitesse d'inférence plus rapide que la WebUI d'origine, sur le même checkpoint et le même matériel
- Support intégré de ControlNet et IP-Adapter — le support complet des ControlNets et IP-Adapters fait partie de l'application elle-même, sans nécessiter l'extension ControlNet séparée requise par la WebUI d'origine
- Support LoRA — compatible avec les modèles LoRA, y compris les variantes en faible précision/quantifiées selon le README
- Support des modèles Flux — prend en charge les checkpoints Flux au format de quantification BitsandBytes NF4 et GGUF, permettant à de grands modèles Flux de tourner sur des GPU plus modestes qu'une version non quantifiée ne l'exigerait
- Suite de préprocesseurs complète — les outils de prétraitement dont ControlNet dépend (détection de contours, cartes de profondeur, estimation de pose, et autres) sont inclus plutôt que de nécessiter des téléchargements séparés
- Interface Gradio 4 avec outil de canevas — une interface modernisée par rapport à l'ancienne version de Gradio de la WebUI d'origine, avec une fonctionnalité de canevas intégrée pour des workflows de type inpainting
- Compatibilité des extensions — Forge est conçu pour fonctionner avec une grande partie de l'écosystème d'extensions de la WebUI AUTOMATIC1111 d'origine (le README cite des extensions comme Adetailer comme exemples fonctionnels), même si toutes les extensions ne sont pas garanties compatibles
Exemples d'utilisation : trois façons d'utiliser Forge
Voici des workflows concrets construits à partir des fonctionnalités documentées de Forge ci-dessus, et non des cas d'usage hypothétiques.
Générer une image avec un checkpoint AUTOMATIC1111 existant
Si vous avez déjà téléchargé des checkpoints et LoRAs Stable Diffusion pour la WebUI AUTOMATIC1111 d'origine, pointez les dossiers de modèles de Forge vers ces mêmes fichiers, ou copiez-les — Forge réutilise le même format de checkpoint, donc la plupart des modèles SD 1.5/SDXL existants se chargent sans conversion. Choisissez un checkpoint dans le sélecteur de modèle et générez comme dans la WebUI d'origine.
Exécuter un modèle Flux sur un GPU milieu de gamme grâce à la quantification
Téléchargez un checkpoint Flux au format quantifié NF4 ou GGUF pris en charge par Forge, chargez-le depuis le sélecteur de modèle, et générez. La quantification échange une légère perte de qualité d'image contre une empreinte VRAM nettement plus petite, ce qui rend l'exécution de Flux — une famille de modèles bien plus volumineuse que les checkpoints SD 1.5/SDXL standards — praticable sur des GPU qui ne pourraient pas contenir une version non quantifiée.
Utiliser ControlNet intégré sans installer d'extension
Ouvrez le panneau ControlNet dans l'onglet de génération de Forge, importez ou générez une image de contrôle (pose, carte de profondeur ou contours), choisissez un modèle ControlNet correspondant, et générez. Comme ControlNet et ses préprocesseurs sont livrés avec Forge lui-même, cela fonctionne sans installer ni mettre à jour d'extension séparée, contrairement à la WebUI AUTOMATIC1111 d'origine.
Installer Stable Diffusion WebUI Forge
Stable Diffusion WebUI Forge est disponible sous Windows, macOS et Linux, via un paquet en un clic sous Windows ou une installation manuelle par clonage Git sur n'importe quelle plateforme. Les liens ci-dessous proviennent du dépôt GitHub officiel — vérifiez toujours directement sur cette page, car les URL des builds d'installation peuvent changer d'une release à l'autre.
Windows (build packagé)
- Méthode d'installation:
- Récupérez le paquet CUDA+PyTorch depuis GitHub Releases, puis lancez
update.batetrun.bat.
macOS / Linux (clonage + script)
- Méthode d'installation:
- Clonez le dépôt, puis lancez
webui.shpour créer un venv Python et démarrer Forge.
Windows (avancé / manuel)
- Méthode d'installation:
- Clonez le dépôt et lancez
webui-user.batpour une installation Python manuelle.
Il n'existe pas d'installateur .exe ou .dmg officiel unique — les utilisateurs Windows utilisent en général le build packagé ci-dessus, tandis que les utilisateurs macOS et Linux installent Forge par clonage Git plus environnement virtuel Python, le même schéma que la WebUI AUTOMATIC1111 d'origine. Un GPU est fortement recommandé pour une vitesse de génération pratique ; Forge ne documente aucun minimum de VRAM fixe unique, les besoins réels dépendant du checkpoint (SD 1.5/SDXL standard vs. la famille Flux plus volumineuse) et de la résolution de sortie choisie.
Tarifs de Forge : est-ce vraiment gratuit ?
Oui — Forge n'a aucune offre payante. Il n'existe aucune page tarifaire, boutique ou système de compte lié au dépôt GitHub, et la licence AGPL-3.0 s'applique à l'ensemble de l'application.
- Aucun abonnement, aucune offre payante, aucune limite d'usage imposée par Forge lui-même
- Aucun compte ni inscription requis pour installer ou utiliser l'application
- L'application est sous licence AGPL-3.0, une licence copyleft — contrairement à une licence permissive MIT/Apache, distribuer une version modifiée, y compris en tant que service réseau, exige en général de publier le code source modifié sous la même licence ; lisez le texte complet de la licence vous-même si cela compte pour votre usage
- Les seuls coûts réels sont indirects : le matériel GPU nécessaire pour bien faire tourner l'application, et l'électricité — Forge ne facture ni le logiciel lui-même, ni les modèles que vous téléchargez séparément depuis HuggingFace ou CivitAI
Forge vs. WebUI AUTOMATIC1111
Forge et la WebUI Stable Diffusion d'AUTOMATIC1111 partagent la même filiation — Forge est un fork bâti directement dessus — la comparaison relève donc moins d'une « application différente » que d'une « même application, backend reconstruit ». Les différences les plus nettes portent sur la gestion de la mémoire, les fonctionnalités intégrées, et le rythme actuel des mises à jour de chaque projet.
Relation
- Forge:
- Fork bâti sur la WebUI AUTOMATIC1111
- WebUI AUTOMATIC1111:
- Le projet d'origine, bien plus largement étendu
Backend / gestion mémoire
- Forge:
- Backend de unet patching reconstruit, moins de VRAM, inférence plus rapide
- WebUI AUTOMATIC1111:
- Backend d'origine ; astuces VRAM via options/extensions
ControlNet / IP-Adapter
- Forge:
- Intégré, aucune extension nécessaire
- WebUI AUTOMATIC1111:
- Nécessite l'extension ControlNet séparée
Support des modèles Flux
- Forge:
- Intégré, avec quantification NF4/GGUF
- WebUI AUTOMATIC1111:
- Dépend d'extensions communautaires, non natif
Écosystème d'extensions
- Forge:
- Compatible avec une grande partie, mais plus restreint
- WebUI AUTOMATIC1111:
- L'écosystème d'extensions SD le plus vaste et mature
Activité de commits récente
- Forge:
- Aucun push depuis le 31 juillet 2025 ; dernière release GitHub du 5 février 2024
- WebUI AUTOMATIC1111:
- Aucune mise à jour depuis le 2 mars 2026 ; dernière release v1.10.1 (9 février 2025)
Si votre priorité est une inférence plus rapide et une VRAM réduite avec ControlNet et Flux intégrés d'office, le backend reconstruit de Forge est la raison de le choisir. Si votre priorité est l'écosystème d'extensions le plus vaste possible, ou si vous dépendez d'une extension que Forge ne prend pas encore en charge, la WebUI AUTOMATIC1111 d'origine mérite d'être évaluée directement sur son dépôt GitHub. Les deux sont gratuits, open source, et s'installent de la même façon (build Windows packagé ou clonage Git) ; vérifiez la compatibilité actuelle de toute extension dont vous dépendez avant de changer.
À qui s'adresse Forge ?
Le choix de Forge dépend de l'importance que vous accordez à une inférence plus rapide et une VRAM réduite, par rapport à l'écosystème d'extensions le plus vaste possible ou à des mises à jour fréquentes garanties.
Utilisez Forge si
- Vous utilisez déjà, ou envisagez, une WebUI Stable Diffusion locale de type AUTOMATIC1111 et voulez une inférence plus rapide et une VRAM réduite sur le même matériel
- Vous voulez le support de ControlNet, IP-Adapter et LoRA fonctionnel d'office, sans installer d'extension séparée
- Vous voulez exécuter des modèles Flux sur un GPU qui ne pourrait pas contenir une version non quantifiée, via la quantification NF4/GGUF intégrée
- Vous êtes à l'aise avec une installation par clonage Git et script, ou un build Windows packagé, plutôt qu'un installateur en un clic parfaitement poli
- Vous tenez à ce que l'application sous-jacente soit open source et auto-hébergeable, plutôt qu'un binaire à code fermé
Attendez, ou regardez ailleurs, si
- Vous avez besoin d'un développement actif garanti et fréquent — Forge n'a reçu aucune mise à jour depuis le 31 juillet 2025, et sa dernière release GitHub date du 5 février 2024
- Vous dépendez d'une extension AUTOMATIC1111 spécifique que Forge ne prend pas en charge — vérifiez la compatibilité avant de basculer tout votre workflow
- Vous voulez une interface simplifiée orientée débutants plutôt que l'ensemble complet des paramètres de la WebUI Stable Diffusion — voir Fooocus dans la section concurrents ci-dessous
- Vous avez besoin de garanties de support officiel plutôt que d'un support communautaire via le suivi des issues — le canal de support de Forge est GitHub Issues, typique d'un projet open source plutôt que d'un fournisseur commercial avec SLA
- Vous n'avez pas de GPU dédié — Forge n'est pas conçu pour un usage 100 % CPU, et la génération d'images sans GPU est trop lente pour être pratique dans la plupart des cas
Forge vs. autres outils de génération d'images locale
Forge est l'une des nombreuses interfaces locales et open source pour Stable Diffusion et les modèles d'images apparentés. Voici comment il se positionne par rapport à d'autres options de ce domaine — consultez le Local LLM Software Directory pour le catalogue complet, et la comparaison dédiée Forge vs. WebUI AUTOMATIC1111 ci-dessus pour la confrontation la plus directe.
- WebUI Stable Diffusion AUTOMATIC1111 — le projet d'origine sur lequel Forge est construit, avec l'écosystème d'extensions le plus vaste ; voir la section de comparaison dédiée ci-dessus et l'avis AUTOMATIC1111 pour tous les détails.
- ComfyUI — une interface basée sur des nœuds pour les mêmes modèles Stable Diffusion/Flux sous-jacents, échangeant l'interface à onglets plus familière de Forge contre un graphe de workflow visuel offrant un contrôle bas niveau plus fin ; voir l'avis ComfyUI.
- Fooocus — également créé par lllyasviel, mais dans un but opposé : une interface simplifiée et très cadrée pour les débutants voulant de bons résultats avec un réglage minimal des paramètres, plutôt que l'ensemble complet des paramètres de la WebUI de Forge ; voir l'avis Fooocus.
- InvokeAI — une autre interface Stable Diffusion locale aboutie et activement développée, fortement axée sur un workflow de canevas unifié et un ensemble de fonctionnalités plus cadré que les outils dérivés de la WebUI ; voir l'avis InvokeAI.
Erreurs courantes lors de l'évaluation de Forge
La plupart des confusions autour de Forge concernent sa relation avec la WebUI AUTOMATIC1111, sa compatibilité d'extensions, ou l'idée qu'il aurait une exigence matérielle fixe.
Erreur 1 : penser que Forge est une réécriture complète de Stable Diffusion WebUI
Forge est un fork bâti directement sur la WebUI Stable Diffusion d'AUTOMATIC1111, reprenant une grande partie de son format de checkpoint, de son API d'extensions et de sa disposition d'interface. Il modifie surtout la façon dont le backend gère la mémoire GPU et exécute les modèles, pas l'application sous-jacente réécrite de zéro.
Erreur 2 : s'attendre à ce que chaque extension AUTOMATIC1111 fonctionne sans modification
Forge est conçu pour une large compatibilité d'extensions, et le README cite des exemples fonctionnels comme Adetailer, mais son propre tableau de statut liste encore certains composants et types de modèles comme « en construction ». Vérifiez qu'une extension précise dont vous dépendez fonctionne dans Forge avant de basculer tout votre workflow.
Erreur 3 : supposer qu'il existe un minimum de VRAM fixe
Forge ne documente aucun seuil de VRAM officiel unique. Les besoins réels en mémoire GPU dépendent fortement du checkpoint chargé (SD 1.5/SDXL standard vs. la famille Flux plus volumineuse) et de la résolution de sortie choisie — les formats Flux quantifiés (NF4/GGUF) existent précisément pour faire tenir de grands modèles sur des GPU qui ne pourraient pas les contenir non quantifiés.
Erreur 4 : supposer que le projet publie des mises à jour fréquentes et actives
Forge n'a reçu aucune mise à jour depuis le 31 juillet 2025, selon l'API GitHub, et le dernier commit sur main date du 26 juin 2025 — consultez directement l'historique des commits du dépôt avant de supposer des releases hebdomadaires ou mensuelles.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Stable Diffusion WebUI Forge ?
Stable Diffusion WebUI Forge (github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge) est une application web locale de génération d'images gratuite et open source, construite comme un fork bâti sur la WebUI Stable Diffusion d'AUTOMATIC1111 par lllyasviel, le créateur de ControlNet, avec un backend reconstruit visant une inférence plus rapide et une VRAM réduite.
Stable Diffusion WebUI Forge est-il gratuit ?
Oui. Il n'y a ni page tarifaire ni offre payante, et la licence AGPL-3.0 s'applique à l'ensemble de l'application. Si vous utilisez un hébergement payant HuggingFace ou CivitAI, ou avez besoin d'un GPU plus puissant, ce sont des coûts distincts sans rapport avec Forge lui-même.
Forge est-il open source ? Quelle licence utilise-t-il ?
Oui, Forge est open source sous licence AGPL-3.0, selon le fichier LICENSE.txt du dépôt. AGPL-3.0 est une licence copyleft : distribuer une version modifiée, y compris en tant que service réseau, exige en général de publier le code source modifié sous la même licence — lisez le texte de la licence vous-même pour toute décision juridique.
Forge est-il identique à la WebUI Stable Diffusion d'AUTOMATIC1111 ?
Non, mais il en est très proche. Forge est un fork bâti directement sur la WebUI Stable Diffusion d'AUTOMATIC1111, reprenant une grande partie de son format de checkpoint et de son API d'extensions tout en reconstruisant le backend de gestion mémoire et d'exécution des modèles pour réduire la VRAM et accélérer l'inférence.
Forge nécessite-t-il un GPU ?
Un GPU est fortement recommandé pour un usage pratique. Forge ne documente aucun minimum de VRAM fixe unique — les besoins réels dépendent du checkpoint chargé (SD 1.5/SDXL standard vs. la famille Flux plus volumineuse) et de la résolution de sortie choisie.
Forge prend-il en charge les modèles Flux ?
Oui. Forge prend en charge les checkpoints Flux aux formats de quantification BitsandBytes NF4 et GGUF, ce qui permet à des modèles Flux plus volumineux de tourner sur des GPU qui ne pourraient pas contenir une version non quantifiée.
Forge inclut-il ControlNet ?
Oui, intégré. Forge embarque le support complet de ControlNet et IP-Adapter ainsi que les outils de prétraitement dont ils dépendent, donc vous n'avez pas besoin d'installer l'extension ControlNet séparée requise par la WebUI AUTOMATIC1111 d'origine.
Quelles plateformes Forge prend-il en charge ?
Windows, macOS et Linux. Windows dispose d'un build packagé en un clic disponible via GitHub Releases ; macOS et Linux s'installent via un clonage Git manuel plus script, le même schéma que la WebUI AUTOMATIC1111 d'origine.
Qui a créé Stable Diffusion WebUI Forge ?
Forge a été créé par lllyasviel (Lyumin Zhang), également créateur de ControlNet et de Fooocus, une autre interface Stable Diffusion locale.
Forge est-il encore activement maintenu ?
Aucune mise à jour n'a été publiée depuis le 31 juillet 2025 (dernier push, sur la branche py3.12) ; le dernier commit sur main date du 26 juin 2025, et la dernière release GitHub du 5 février 2024. Le dépôt n'est pas archivé, mais considérez Forge comme potentiellement non maintenu et consultez son historique des commits avant de vous y fier.
Que choisir à la place de Forge ?
Si vous voulez des outils activement développés, comparez ComfyUI, InvokeAI et SD.Next, qui ont tous reçu des pushes le 2026-11-02 selon l'API GitHub. L'interface AUTOMATIC1111 d'origine n'a reçu aucune mise à jour depuis le 2 mars 2026 et n'est donc pas un choix plus actif ; voir l'avis AUTOMATIC1111.