O que é o Stable Diffusion WebUI Forge?
Stable Diffusion WebUI Forge é um aplicativo web local gratuito e de código aberto para gerar imagens com modelos Stable Diffusion e Flux, construído como um fork sobre a WebUI de Stable Diffusion do AUTOMATIC1111. Seu próprio README no GitHub o descreve como "uma plataforma construída sobre a Stable Diffusion WebUI (baseada em Gradio) para facilitar o desenvolvimento, otimizar o gerenciamento de recursos [e] acelerar a inferência", citando explicitamente o Minecraft Forge como inspiração para o nome e o papel do projeto.
- Função principal: uma interface baseada em navegador, servida localmente a partir da sua própria máquina, para geração texto-para-imagem e imagem-para-imagem com checkpoints Stable Diffusion e Flux
- Criador: lllyasviel, também criador do ControlNet, uma das ferramentas de condicionamento mais usadas do Stable Diffusion
- Base: construído diretamente sobre a WebUI de Stable Diffusion do AUTOMATIC1111 — o Forge reaproveita o formato de checkpoint desse projeto, grande parte da sua API de extensões e seu layout geral de interface, em vez de reescrever o aplicativo do zero
- Framework de interface: Gradio 4, segundo o README do projeto e seus problemas conhecidos relacionados a uma migração planejada para o Gradio 5
- Licença: AGPL-3.0, segundo o arquivo LICENSE.txt do repositório — uma licença copyleft, diferente das licenças mais permissivas MIT/Apache usadas por outras ferramentas de IA local
- Repositório canônico: github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge, criado em 14 de janeiro de 2024
Histórico do projeto Forge e marcos de versão
O repositório do Forge no GitHub foi criado em 14 de janeiro de 2024 e não recebe atualizações desde 31 de julho de 2025: a API do GitHub mostra essa data como o último push de código (na branch py3.12), e o último commit na main é de 26 de junho de 2025.
- 114 de janeiro de 2024 — Repositório criado
Why it matters: O lllyasviel abre o repositório stable-diffusion-webui-forge como um fork/plataforma construído sobre a WebUI de Stable Diffusion do AUTOMATIC1111, estabelecendo desde o primeiro dia o Forge como um derivado do ecossistema WebUI existente, não um projeto independente. - 25 de fevereiro de 2024 — Primeiro lançamento empacotado
Why it matters: A tag "latest" da página de GitHub Releases publica um build de Windows pré-empacotado para download, oferecendo uma opção semelhante a um instalador além do fluxo manual de clonagem do repositório. - 322 de julho de 2024 — Lançamento "previous_versions" publicado
Why it matters: Preserva builds de instalador mais antigos à medida que o download empacotado do Forge continuava mudando, deixando usuários com combinações mais antigas de CUDA/PyTorch com um build funcional para recorrer. - 47 de setembro de 2024 — Sampler "Flux Realistic" adicionado
Why it matters: Segundo o próprio NEWS.md do projeto, um novo sampler ajustado para modelos Flux foi lançado junto com o suporte integrado a Flux do Forge via quantização NF4/GGUF. - 528 de outubro de 2024 — Início do trabalho na branch "sd35" (PR #2183)
Why it matters: Segundo o NEWS.md, começou o trabalho em uma branch avaliando o suporte ao Stable Diffusion 3.5, métodos de quantização e técnicas de amostragem, visando uma possível fusão com a branch principal. - 631 de julho de 2025 — Push de código mais recente (segundo a API do GitHub)
Why it matters: A atividade de commits mais recente em qualquer branch (branch `py3.12`, "Fix XYZ grid with Pillow >=10.0.0"); o último commit na `main` é de 26 de junho de 2025. Não houve commits nem releases depois, então trate o Forge como possivelmente sem manutenção.
O que dá para fazer com o Forge?
O conjunto de recursos do Forge se concentra em mudar como a WebUI gerencia a memória da GPU e executa os modelos, além de adicionar como recursos nativos várias capacidades que, na WebUI original do AUTOMATIC1111, exigem extensões separadas. Aqui está o que cada parte realmente faz, segundo o próprio README no GitHub do Forge.
- Backend de patching de UNet reconstruído — o README do Forge descreve uma reconstrução do backend para "patching de UNet", visando menor uso de memória de GPU e maior velocidade de inferência do que a WebUI original, com o mesmo checkpoint e hardware
- Suporte integrado a ControlNet e IP-Adapter — o suporte completo a ControlNets e IP-Adapters vem embutido no próprio aplicativo, sem precisar da extensão ControlNet separada exigida pela WebUI original
- Suporte a LoRA — compatível com modelos LoRA, incluindo variantes de baixa precisão/quantizadas, segundo o README
- Suporte a modelos Flux — suporta checkpoints Flux nos formatos de quantização BitsandBytes NF4 e GGUF, permitindo que modelos Flux grandes rodem em GPUs mais modestas do que uma versão não quantizada exigiria
- Suíte completa de pré-processadores — as ferramentas de pré-processamento das quais o ControlNet depende (detecção de bordas, mapas de profundidade, estimativa de pose, entre outras) já vêm incluídas, sem precisar de downloads separados
- Interface Gradio 4 com ferramenta de canvas — uma interface modernizada em comparação com a versão mais antiga do Gradio da WebUI original, incluindo funcionalidade de canvas embutida para fluxos de trabalho do tipo inpainting
- Compatibilidade de extensões — o Forge foi projetado para funcionar com boa parte do ecossistema de extensões da WebUI original do AUTOMATIC1111 (o README cita extensões como Adetailer como exemplos que funcionam), embora nem toda extensão tenha compatibilidade garantida
Exemplos de uso: três formas de usar o Forge
Estes são fluxos de trabalho concretos construídos a partir dos recursos documentados do Forge descritos acima, não casos de uso hipotéticos.
Gerar uma imagem com um checkpoint existente do AUTOMATIC1111
Se você já tem checkpoints e LoRAs de Stable Diffusion baixados para a WebUI original do AUTOMATIC1111, aponte as pastas de modelos do Forge para esses mesmos arquivos, ou copie-os para lá — o Forge reaproveita o mesmo formato de checkpoint, então a maioria dos modelos SD 1.5/SDXL existentes carrega sem conversão. Escolha um checkpoint no seletor de modelos e gere normalmente, como faria na WebUI original.
Rodar um modelo Flux em uma GPU intermediária graças à quantização
Baixe um checkpoint Flux empacotado no formato quantizado NF4 ou GGUF suportado pelo Forge, carregue-o no seletor de modelos e gere. A quantização troca uma pequena perda de qualidade de imagem por um uso de VRAM significativamente menor, o que torna viável rodar o Flux — uma família de modelos bem maior do que os checkpoints padrão SD 1.5/SDXL — em GPUs que não conseguiriam comportar uma versão não quantizada.
Usar o ControlNet integrado sem instalar nenhuma extensão
Abra o painel do ControlNet na aba de geração do Forge, envie ou gere uma imagem de controle (pose, mapa de profundidade ou mapa de bordas), escolha um modelo ControlNet correspondente e gere. Como o ControlNet e seus pré-processadores vêm junto com o próprio Forge, isso funciona sem instalar ou atualizar nenhuma extensão separada, diferente da WebUI original do AUTOMATIC1111.
Instalar o Stable Diffusion WebUI Forge
O Stable Diffusion WebUI Forge está disponível para Windows, macOS e Linux, como um build empacotado de um clique no Windows ou via configuração manual clonando o repositório em qualquer plataforma. Os links abaixo vêm do repositório oficial no GitHub — sempre confirme diretamente nessa página, já que as URLs dos builds de instalador podem mudar entre lançamentos.
Windows (build empacotado)
- Método de instalação:
- Baixe o pacote CUDA+PyTorch pelo GitHub Releases, depois rode
update.baterun.bat.
macOS / Linux (clonagem + script)
- Método de instalação:
- Clone o repositório e rode
webui.shpara criar um venv Python e iniciar o Forge.
Windows (avançado / manual)
- Método de instalação:
- Clone o repositório e rode
webui-user.batpara uma configuração manual do Python.
Não existe um único instalador oficial .exe ou .dmg — usuários de Windows costumam usar o build empacotado acima, enquanto usuários de macOS e Linux configuram o Forge via clonagem do repositório mais ambiente virtual Python, o mesmo padrão usado pela WebUI original do AUTOMATIC1111. Uma GPU é fortemente recomendada para uma velocidade de geração prática; o próprio Forge não documenta um único mínimo fixo de VRAM, já que os requisitos reais dependem do checkpoint (SD 1.5/SDXL padrão vs. a família Flux, maior) e da resolução de saída escolhida.
Preços do Forge: é realmente gratuito?
Sim — o Forge não tem nenhum plano pago. Não há página de preços, loja ou sistema de contas vinculado ao repositório no GitHub, e a licença AGPL-3.0 se aplica a todo o aplicativo.
- Sem assinatura, sem plano pago, sem limites de uso impostos pelo próprio Forge
- Não é preciso conta ou cadastro para instalar ou usar o aplicativo
- O aplicativo é licenciado sob AGPL-3.0, uma licença copyleft — diferente de uma licença permissiva MIT/Apache, distribuir uma versão modificada, inclusive rodando-a como serviço de rede, geralmente exige publicar o código-fonte modificado sob a mesma licença; leia o texto completo da licença você mesmo se isso for relevante para o seu caso de uso
- Os únicos custos reais são indiretos: o hardware de GPU necessário para rodar bem, e a eletricidade — o Forge não cobra pelo software em si nem pelos modelos que você baixa separadamente do HuggingFace ou da CivitAI
Forge vs. AUTOMATIC1111 WebUI
O Forge e a WebUI de Stable Diffusion do AUTOMATIC1111 compartilham a mesma linhagem — o Forge é um fork construído diretamente sobre ela —, então a comparação é menos "aplicativo diferente" e mais "mesmo aplicativo, com backend reconstruído". As diferenças mais claras estão no gerenciamento de memória, nos recursos integrados e em quão ativamente cada projeto lança atualizações atualmente.
Relação
- Forge:
- Fork construído sobre a AUTOMATIC1111 WebUI
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- O projeto original, com muito mais extensões
Backend / gerenciamento de memória
- Forge:
- Backend de patching de UNet reconstruído, menos VRAM, inferência mais rápida
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- Backend original; truques de VRAM via flags/extensões
ControlNet / IP-Adapter
- Forge:
- Integrado, sem precisar de extensão
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- Exige a extensão ControlNet separada
Suporte a modelos Flux
- Forge:
- Integrado, com quantização NF4/GGUF
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- Depende de extensões da comunidade, não nativo
Ecossistema de extensões
- Forge:
- Compatível com boa parte, mas mais restrito
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- O ecossistema de extensões de SD mais amplo e maduro
Atividade recente de commits
- Forge:
- Sem push desde 31 de julho de 2025; última release do GitHub de 5 de fevereiro de 2024
- AUTOMATIC1111 WebUI:
- Sem atualizações desde 2 de março de 2026; última release v1.10.1 (9 de fevereiro de 2025)
Se sua prioridade é inferência mais rápida e menor uso de VRAM com suporte a ControlNet e Flux já integrado, o backend reconstruído do Forge é o motivo para escolhê-lo. Se sua prioridade é o ecossistema de extensões mais amplo possível, ou você depende de uma extensão que o Forge ainda não suporta, vale a pena avaliar diretamente a WebUI original do AUTOMATIC1111 no repositório do GitHub. Ambos são gratuitos, de código aberto e instalados da mesma forma (build empacotado para Windows ou clonagem do repositório); confirme a compatibilidade atual de qualquer extensão da qual você dependa antes de trocar.
Quem deveria usar o Forge?
O Forge fazer sentido para você depende de quanto inferência mais rápida e menor uso de VRAM importam em comparação com o ecossistema de extensões mais amplo possível ou atualizações frequentes garantidas.
Use o Forge se
- Você já usa, ou está escolhendo, uma WebUI local de Stable Diffusion no estilo AUTOMATIC1111 e quer inferência mais rápida e menor uso de VRAM no mesmo hardware
- Você quer suporte a ControlNet, IP-Adapter e LoRA funcionando de fábrica, sem instalar uma extensão separada
- Você quer rodar modelos Flux em uma GPU que não comportaria uma versão não quantizada, via quantização NF4/GGUF integrada
- Você se sente confortável com uma instalação via clonagem do repositório mais script, ou um build empacotado para Windows, em vez de um instalador de um clique totalmente polido
- Você quer que o aplicativo subjacente seja de código aberto e auto-hospedável, em vez de um binário de código fechado
Espere, ou procure outra opção, se
- Você precisa de desenvolvimento ativo garantido e frequente — o Forge não recebe atualizações desde 31 de julho de 2025 e sua última release do GitHub é de 5 de fevereiro de 2024
- Você depende de uma extensão específica do AUTOMATIC1111 que o Forge não suporta — confirme a compatibilidade antes de trocar todo o seu fluxo de trabalho
- Você quer uma interface simplificada voltada para iniciantes, em vez do conjunto completo de parâmetros da Stable Diffusion WebUI — veja o Fooocus na seção de concorrentes abaixo
- Você precisa de garantias de suporte oficial em vez de suporte da comunidade via rastreamento de issues — o canal de suporte do Forge é o GitHub Issues, típico de um projeto de código aberto, não de um fornecedor comercial com SLA
- Você não tem uma GPU dedicada — o Forge não foi feito para um fluxo de trabalho somente em CPU, e a geração de imagens sem GPU é lenta demais para ser prática na maioria dos casos
Forge vs. outras ferramentas locais de geração de imagens
O Forge é uma entre várias interfaces locais e de código aberto para Stable Diffusion e modelos de imagem relacionados. Veja como ele se posiciona em relação a outras opções desse espaço — consulte o Diretório de Software de LLM Local para o catálogo completo, e a comparação dedicada Forge vs. AUTOMATIC1111 WebUI acima para o confronto mais direto.
- AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI — o projeto original sobre o qual o Forge é construído, com o maior ecossistema de extensões; veja a seção de comparação dedicada acima e a análise do AUTOMATIC1111 para todos os detalhes.
- ComfyUI — uma interface baseada em nós para os mesmos modelos Stable Diffusion/Flux subjacentes, trocando a interface em abas mais familiar do Forge por um grafo de fluxo de trabalho visual com controle de baixo nível mais refinado; veja a análise do ComfyUI.
- Fooocus — também criado por lllyasviel, mas com objetivo oposto: uma interface simplificada e opinativa voltada a iniciantes que querem bons resultados com ajuste mínimo de parâmetros, em vez do conjunto completo de parâmetros da WebUI do Forge; veja a análise do Fooocus.
- InvokeAI — outra interface local de Stable Diffusion polida e ativamente desenvolvida, com forte foco em um fluxo de trabalho de canvas unificado e um conjunto de recursos mais curado do que as ferramentas derivadas da WebUI; veja a análise do InvokeAI.
Erros comuns ao avaliar o Forge
A maior parte da confusão em torno do Forge vem da sua relação com a WebUI AUTOMATIC1111, da compatibilidade de extensões, ou da suposição de que ele tem um requisito de hardware fixo.
Erro 1: achar que o Forge é uma reescrita completa do Stable Diffusion WebUI
O Forge é um fork construído diretamente sobre a WebUI de Stable Diffusion do AUTOMATIC1111, reaproveitando boa parte do seu formato de checkpoint, da API de extensões e do layout de interface. Ele altera principalmente como o backend gerencia a memória da GPU e executa os modelos, não o aplicativo subjacente reescrito do zero.
Erro 2: esperar que toda extensão do AUTOMATIC1111 funcione sem modificações
O Forge foi projetado para ampla compatibilidade de extensões, e o README cita exemplos funcionais como o Adetailer, mas sua própria tabela de status ainda lista alguns componentes e tipos de modelo como "em construção". Confirme se uma extensão específica da qual você depende funciona no Forge antes de trocar todo o seu fluxo de trabalho.
Erro 3: supor que existe um mínimo fixo de VRAM
O Forge não documenta um único limite oficial de VRAM. As necessidades reais de memória de GPU dependem muito do checkpoint carregado (SD 1.5/SDXL padrão vs. a família Flux, maior) e da resolução de saída escolhida — os formatos Flux quantizados (NF4/GGUF) existem justamente para permitir que modelos maiores caibam em GPUs que não conseguiriam comportá-los sem quantização.
Erro 4: supor que o projeto lança atualizações frequentes e ativas
O Forge não recebe atualizações desde 31 de julho de 2025, segundo a API do GitHub, e o último commit na main é de 26 de junho de 2025 — consulte diretamente o histórico de commits do repositório antes de presumir releases semanais ou mensais.
Perguntas frequentes
O que é o Stable Diffusion WebUI Forge?
Stable Diffusion WebUI Forge (github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge) é um aplicativo web local de geração de imagens gratuito e de código aberto, construído como um fork sobre a WebUI de Stable Diffusion do AUTOMATIC1111 por lllyasviel, o criador do ControlNet, com um backend reconstruído visando inferência mais rápida e menor uso de VRAM.
O Stable Diffusion WebUI Forge é gratuito?
Sim. Não há página de preços nem plano pago, e a licença AGPL-3.0 se aplica a todo o aplicativo. Se você usar hospedagem paga do HuggingFace ou da CivitAI, ou precisar de uma GPU mais potente, esses são custos separados, sem relação com o Forge em si.
O Forge é de código aberto? Qual licença ele usa?
Sim, o Forge é de código aberto sob a licença AGPL-3.0, segundo o arquivo LICENSE.txt do repositório. A AGPL-3.0 é uma licença copyleft: distribuir uma versão modificada, inclusive como serviço de rede, geralmente exige publicar o código-fonte modificado sob a mesma licença — leia o texto da licença você mesmo para qualquer decisão jurídica.
O Forge é a mesma coisa que a WebUI de Stable Diffusion do AUTOMATIC1111?
Não, mas os dois estão intimamente relacionados. O Forge é um fork construído diretamente sobre a WebUI de Stable Diffusion do AUTOMATIC1111, reaproveitando boa parte do seu formato de checkpoint e da API de extensões, ao mesmo tempo em que reconstrói o backend de gerenciamento de memória e execução de modelos para reduzir o uso de VRAM e acelerar a inferência.
O Forge exige uma GPU?
Uma GPU é fortemente recomendada para uso prático. O Forge não documenta um único mínimo fixo de VRAM — os requisitos reais dependem do checkpoint carregado (SD 1.5/SDXL padrão vs. a família Flux, maior) e da resolução de saída escolhida.
O Forge suporta modelos Flux?
Sim. O Forge suporta checkpoints Flux nos formatos de quantização BitsandBytes NF4 e GGUF, o que permite que modelos Flux maiores rodem em GPUs que não conseguiriam comportar uma versão não quantizada.
O Forge inclui o ControlNet?
Sim, integrado. O Forge traz suporte completo a ControlNet e IP-Adapter, junto com as ferramentas de pré-processamento das quais eles dependem, então você não precisa instalar a extensão ControlNet separada exigida pela WebUI original do AUTOMATIC1111.
Quais plataformas o Forge suporta?
Windows, macOS e Linux. O Windows tem um build empacotado de um clique disponível pelo GitHub Releases; macOS e Linux são configurados via clonagem manual do repositório mais script, o mesmo padrão usado pela WebUI original do AUTOMATIC1111.
Quem criou o Stable Diffusion WebUI Forge?
O Forge foi criado por lllyasviel (Lyumin Zhang), que também é o criador do ControlNet e do Fooocus, outra interface local de Stable Diffusion.
O Forge ainda é mantido ativamente?
Nenhuma atualização foi publicada desde 31 de julho de 2025 (último push, na branch py3.12); o último commit na main é de 26 de junho de 2025 e a última release do GitHub é de 5 de fevereiro de 2024. O repositório não está arquivado, mas trate o Forge como possivelmente sem manutenção e consulte seu histórico de commits antes de depender dele.
O que usar no lugar do Forge?
Se você quer ferramentas com desenvolvimento ativo, compare ComfyUI, InvokeAI e SD.Next, que, segundo a API do GitHub, tiveram pushes em 2026-11-02. A WebUI original do AUTOMATIC1111 não recebe atualizações desde 2 de março de 2026, então também não é uma opção mais ativa; veja a análise do AUTOMATIC1111.