Si al intentar instalar Stable Diffusion WebUI te aparece un error tipo “Repository not found” o “Couldn’t clone”, el problema es que Stability AI eliminó sus repositorios de GitHub a fines de 2025. El error al instalar Stable Diffusion afecta a todas las instalaciones nuevas de AUTOMATIC1111, pero tiene solución: cambiar a la rama dev o modificar manualmente la URL del repositorio.
En 30 segundos
- Stability AI eliminó el repositorio github.com/Stability-AI/stablediffusion en noviembre de 2025, rompiendo todas las instalaciones nuevas de AUTOMATIC1111 WebUI
- El fix más rápido: clonar con
git clone -b deven lugar de la rama master, que ya apunta al fork comunitario w-e-w/stablediffusion - Las instalaciones existentes que ya tenían la carpeta repositories/ descargada siguen funcionando sin cambios
- Alternativas que no dependen del repo eliminado: ComfyUI (nodos, el más rápido), Forge (fork optimizado de A1111) y Fooocus (simple, estilo Midjourney)
- Stability AI justificó la eliminación por cumplimiento del EU AI Act 2026 y consolidación de modelos
Stable Diffusion es un modelo de generación de imágenes a partir de texto basado en difusión latente, desarrollado por Stability AI en colaboración con investigadores de la Universidad de Múnich (LMU). Permite crear imágenes a partir de descripciones textuales y fue lanzado como código abierto en agosto de 2022.
AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI es la interfaz gráfica más popular para generar imágenes con modelos de Stable Diffusion de forma local. El proyecto depende de varios repositorios de Stability AI como submódulos de Git, y cuando esos repos desaparecieron, el script de instalación dejó de funcionar para cualquier usuario nuevo. Si ya tenías todo instalado, no pasa nada. Pero si estás arrancando de cero o reinstalando en marzo de 2026, vas a chocar con este error.
Qué está pasando: Stability AI eliminó su repositorio de GitHub
Entre el 12 y 13 de noviembre de 2025, Stability AI eliminó (o privatizó) varios de sus repositorios públicos en GitHub. El más crítico para la comunidad fue Stability-AI/stablediffusion, que contenía el módulo ldm (Latent Diffusion Models): la arquitectura base que necesita AUTOMATIC1111 para funcionar. También cayó Stability-AI/generative-models, necesario para soporte de SDXL.
El repositorio stablediffusion no era un repo cualquiera. Contenía las definiciones de arquitectura, configs de modelos y el código de inferencia que el WebUI usa para cargar y ejecutar los modelos SD 1.5 y SD 2.x. Sin ese código, el WebUI simplemente no puede arrancar. El problema es que AUTOMATIC1111 lo referenciaba como un submódulo de Git: cada vez que alguien corría el instalador, el script launch.py intentaba clonar ese repo. Y ahora recibe un 404.
Lo que me parece llamativo es la falta de aviso previo. Los primeros reportes aparecieron el 13 de noviembre como una avalancha de issues en GitHub. Recién el 15 de noviembre, un representante de Stability AI (StableITAdmin) publicó una declaración confirmando que la eliminación era intencional. Para ese momento, miles de usuarios ya se habían quedado sin poder instalar.
Las instalaciones existentes que ya tenían la carpeta repositories/stable-diffusion-stability-ai descargada no se ven afectadas. El problema es exclusivo de instalaciones nuevas o de quienes borren esa carpeta.
El error exacto y por qué aparece al instalar Stable Diffusion
Cuando ejecutás webui-user.bat (Windows) o webui.sh (Linux/Mac) por primera vez, el script launch.py intenta clonar los repositorios necesarios. El error que vas a ver es algo así: Si te interesa, podés leer más sobre nuestra guía sobre modelos de lenguaje.
RuntimeError: Couldn't install Stable Diffusion
Cloning Stable Diffusion into E:\...\repositories\stable-diffusion-stability-ai...
fatal: repository 'https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git/' not found
exit code: 128
Lo que pasa internamente es sencillo: el archivo modules/launch_utils.py tiene hardcodeada la URL https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git como fuente del submódulo. Git intenta clonar, recibe un HTTP 404 (el repo ya no existe), y el proceso se aborta con código de error 128. Dependiendo de cuánto avance antes de fallar, también podés ver errores secundarios como ModuleNotFoundError: No module named 'ldm' o errores de pip al intentar instalar dependencias que dependen de ese directorio.
El mismo problema puede aparecer con el repositorio generative-models si usás modelos SDXL. En ese caso el error es similar pero referencia Stability-AI/generative-models.git.
Solución rápida: cambiar a la rama dev
La forma más simple de resolver esto es usar la rama dev del WebUI, que ya fue actualizada por el contribuidor w-e-w para apuntar a forks comunitarios en lugar de los repos eliminados. La discusión oficial en GitHub recomienda esta solución como la principal.
Para una instalación nueva, cloná directamente con la rama dev:
git clone -b dev https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
webui-user.bat
En Linux o Mac:
git clone -b dev https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
bash webui.sh
Si ya tenés el repo clonado pero no podés instalar, cambiá de rama: Si te interesa, podés leer más sobre lo que necesitás saber sobre Claude.
cd stable-diffusion-webui
git fetch origin
git checkout dev
git pull origin dev
Después de cambiar a dev, eliminá la carpeta repositories/ si existe con datos parciales y volvé a ejecutar el instalador. La rama dev apunta al fork w-e-w/stablediffusion.git, que es una copia exacta del repo original hecha antes de que Stability AI lo borrara.
Solución manual: modificar la URL del repositorio
Si preferís quedarte en la rama master (por ejemplo, porque tenés extensiones que dependen de esa rama o simplemente querés más control), podés editar el archivo que define la URL del repositorio.
Abrí modules/launch_utils.py y buscá la línea que contiene:
https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git
Reemplazala por:
https://github.com/w-e-w/stablediffusion.git
Si también necesitás soporte SDXL, buscá la referencia a Stability-AI/generative-models.git y cambiala por w-e-w/generative-models.git.
La otra opción es clonar el fork manualmente en la carpeta correcta, sin tocar ningún archivo del WebUI:
cd stable-diffusion-webui/repositories Si te interesa, podés leer más sobre guía completa sobre herramientas de Google.
git clone https://github.com/w-e-w/stablediffusion.git stable-diffusion-stability-ai
El nombre del directorio de destino (stable-diffusion-stability-ai) es clave: es el nombre que el WebUI espera encontrar. Si lo nombrás diferente, va a seguir intentando clonar el repo original. Para SDXL, hacé lo mismo con el otro fork:
git clone https://github.com/w-e-w/generative-models.git generative-models
Qué hacer si ya tenés una instalación rota
Si ya intentaste instalar y falló a mitad de camino, es probable que tengas una carpeta repositories/ con datos parciales o corruptos. Lo mejor es empezar limpio desde ahí:
1. Borrá la carpeta repositories/stable-diffusion-stability-ai completa (si existe). Si también falló generative-models, borrá esa carpeta también.
2. Si el error generó problemas de dependencias de Python, borrá la carpeta venv/. Esto fuerza al instalador a recrear el entorno virtual desde cero.
3. Verificá que tengas las versiones correctas de las herramientas. Python 3.10.x es la versión recomendada (3.11 funciona pero puede dar problemas con algunas extensiones; 3.12+ todavía no tiene soporte estable). Git tiene que estar instalado y accesible desde la terminal. Si te interesa, podés leer más sobre las capacidades de Claude como asistente IA.
4. Aplicá cualquiera de las dos soluciones anteriores (rama dev o fix manual) y volvé a ejecutar webui-user.bat o webui.sh.
Un caso real que ví repetirse en los issues de GitHub: usuarios que borraron la carpeta repositories/ pero no la carpeta venv/. El entorno virtual ya tenía rutas rotas a módulos que ya no existían, y el instalador no las recreaba porque venv/ ya existía. Si después de aplicar el fix seguís con errores de ModuleNotFoundError, borrá venv/ también.
Alternativas a AUTOMATIC1111 en 2026: Forge, ComfyUI y Fooocus
Este incidente dejó en evidencia un problema de fondo: AUTOMATIC1111 WebUI tiene un desarrollo lento y depende de infraestructura que no controla. Si estás evaluando opciones, hay tres alternativas maduras que vale la pena conocer. Cada una apunta a un perfil de usuario distinto.
Forge: para quienes vienen de A1111 y quieren más rendimiento
Stable Diffusion WebUI Forge es un fork directo de AUTOMATIC1111 creado por lllyasviel (el mismo desarrollador detrás de ControlNet). La interfaz es casi idéntica, así que la transición es mínima. La diferencia está en el backend: Forge optimiza el uso de VRAM de forma agresiva. Según benchmarks comparativos, genera imágenes entre un 30% y 75% más rápido que A1111, especialmente en GPUs con 6-8 GB de VRAM donde A1111 ya se queda sin memoria. Forge también fue afectado por la eliminación del repo, pero se parcheó más rápido. Las extensiones de A1111 son en su mayoría compatibles.
ComfyUI: para usuarios avanzados y workflows complejos
ComfyUI usa una interfaz basada en nodos, similar a Blender o Unreal Engine. Es la opción más rápida en benchmarks directos y la que menos VRAM consume. La ventaja clave: no depende de los repos de Stability AI. Tiene su propia implementación del pipeline de inferencia, así que este incidente no lo afectó en absoluto. La desventaja es la curva de aprendizaje: si nunca usaste una interfaz de nodos, el primer día vas a estar perdido. Pero una vez que le agarrás la mano, la flexibilidad para armar workflows personalizados no tiene comparación.
Fooocus: para quienes quieren generar imágenes sin complicarse
Fooocus, también de lllyasviel, apunta a la simplicidad. La interfaz se parece más a Midjourney que a A1111: escribís un prompt, ajustás un par de parámetros y listo. No hay 47 sliders visibles ni menús anidados. Es ideal si querés resultados rápidos sin meterte en configuraciones técnicas. El trade-off es obvio: menos control granular sobre el proceso de generación.
| Característica | AUTOMATIC1111 | Forge | ComfyUI | Fooocus |
|---|---|---|---|---|
| Interfaz | Web clásica | Web (idéntica a A1111) | Nodos visuales | Minimalista |
| Velocidad vs A1111 | Base | 30-75% más rápido | El más rápido | Similar a Forge |
| VRAM mínima | 6 GB (con limitaciones) | 4 GB usable | 4 GB usable | 4 GB |
| Afectado por repo eliminado | Sí (roto) | Sí (parcheado rápido) | No | No |
| Extensiones de A1111 | Nativas | Mayoría compatible | Sistema propio | Mínimas |
| Curva de aprendizaje | Media | Media (igual a A1111) | Alta | Baja |
| Desarrollo activo en 2026 | Lento | Activo | Muy activo | Moderado |
| Soporte SD3 / Flux | Limitado | Sí | Sí | Parcial |
Por qué Stability AI eliminó sus repositorios
La explicación oficial de Stability AI, publicada el 15 de noviembre de 2025 por StableITAdmin en GitHub, mencionó dos razones principales: cumplimiento del EU AI Act (que entra en vigencia plena en 2026) y consolidación del catálogo de modelos. Según la empresa, Stable Diffusion 2.0 y 2.1 estaban “superados por arquitecturas más nuevas con mejor rendimiento, seguridad y alineación”. Si te interesa, podés leer más sobre nuestra guía dedicada a GPT.
El tema es que la eliminación fue mucho más amplia de lo que esa justificación cubría. No solo cayeron los repos de SD 2.x: también desapareció código necesario para SD 1.5 y para SDXL, que son modelos todavía muy usados en 2026. Eso sugiere que la limpieza fue más agresiva de lo planeado, o que Stability AI no midió (o no le importó) el impacto downstream en herramientas de terceros.
El contexto empresarial también juega. Stability AI viene de varios años complicados: reestructuraciones internas, salida de fundadores, cambio de CEO y un giro estratégico hacia modelos comerciales. En Hugging Face también eliminaron modelos, lo que refuerza la lectura de que la empresa está priorizando su oferta paga (Stable Diffusion 3.5, APIs comerciales) y desmantelando activamente el acceso abierto a modelos anteriores.
Mi lectura: más allá del EU AI Act, esto huele a una decisión de negocio. Si dejás los modelos viejos gratis en GitHub, nadie paga por los nuevos. El problema es que rompés el contrato implícito con una comunidad open source que construyó un ecosistema entero sobre esos repos. Y eso tiene un costo de reputación que no se recupera fácil.
Cómo prevenir este tipo de problemas en el futuro
Lo que pasó con Stability AI no es un caso aislado. Cualquier proyecto que dependa de repos de terceros puede enfrentar lo mismo si el upstream desaparece. Hay algunas prácticas que te protegen:
Hacé fork de las dependencias críticas. Si tu workflow depende de un repositorio externo, forkealo en tu cuenta de GitHub. No cuesta nada y te da un respaldo inmediato si el original desaparece. Si hubieras tenido un fork de Stability-AI/stablediffusion antes de noviembre, podrías haber apuntado tu instalación ahí sin esperar a que la comunidad reaccionara.
Usá un gestor de instalación como StabilityMatrix. StabilityMatrix es un launcher que maneja las instalaciones de A1111, Forge, ComfyUI y Fooocus desde una sola interfaz. Cuando surgió este problema, StabilityMatrix pudo actualizar sus scripts de instalación de forma centralizada, ahorrándole el fix manual a sus usuarios. No elimina el riesgo, pero lo centraliza.
Mantené un backup de la carpeta repositories/. Si tu instalación actual funciona, copiá esa carpeta a otro lugar. Si algo se rompe en una actualización futura, podés restaurarla sin depender de ningún repo externo.
Seguí los issues del proyecto. Si usás A1111, tener una notificación configurada en el repo de GitHub te avisa de problemas como este antes de que intentes actualizar y te rompas todo. Los issues #17204 y #17213 fueron los primeros en documentar el problema y sus soluciones. Si te interesa, podés leer más sobre todo sobre el modelo Gemini de Google.
Qué está confirmado y qué todavía no está confirmado
Confirmado
- Stability AI eliminó intencionalmente los repositorios
stablediffusionygenerative-modelsde GitHub en noviembre de 2025 - La empresa confirmó oficialmente la deprecación de Stable Diffusion 2.0 y 2.1, citando EU AI Act y consolidación de modelos
- La rama dev de AUTOMATIC1111 WebUI ya apunta al fork comunitario
w-e-w/stablediffusiony funciona correctamente - Las instalaciones existentes con la carpeta
repositories/intacta no se ven afectadas - ComfyUI no fue afectado porque tiene su propia implementación del pipeline
Todavía no confirmado
- Si la rama master de AUTOMATIC1111 va a ser actualizada con el fix (el desarrollo del proyecto está muy lento desde 2024 y no hay timeline oficial)
- Si Stability AI planea eliminar más repositorios o modelos en el futuro
- Si la eliminación fue puramente por compliance o si responde a una estrategia comercial de forzar la migración a modelos pagos
- El futuro del proyecto AUTOMATIC1111 en general: el desarrollo principal está prácticamente pausado, y la comunidad se está fragmentando entre Forge y ComfyUI
Errores comunes
Borrar la carpeta repositories/ sin cambiar la URL de origen
Muchos usuarios, al ver el error, borran la carpeta repositories/ y vuelven a ejecutar el instalador esperando que “se arregle solo”. Pero si seguís en la rama master sin aplicar ningún fix, el script va a intentar clonar el mismo repo inexistente. Resultado: el mismo error. Primero aplicá la solución (rama dev o edición manual) y después borrá y reinstalá.
Pensar que el error es de tu conexión a Internet o de Git
El código de error 128 y el mensaje “repository not found” se parecen mucho a un error de red o de autenticación de Git. Varios usuarios en los issues de GitHub reportaron que pasaron horas revisando firewalls, proxies y configuraciones de Git antes de darse cuenta de que el repo simplemente ya no existe. Si ves “repository not found” con un repo de Stability AI, no es tu conexión: es que el repo fue eliminado.
Asumir que necesitás descargar un modelo nuevo
El repositorio eliminado no contenía los modelos (los archivos .safetensors o .ckpt que pesan varios GB). Contenía el código de arquitectura que define cómo cargar y ejecutar esos modelos. Tus modelos descargados siguen siendo válidos. Lo que necesitás restaurar es el código del submódulo, no los pesos del modelo. Si alguien te dice “descargá el modelo de nuevo”, no es la solución correcta para este error específico.
Instalar con Python 3.12 o superior y confundir errores
Python 3.12+ eliminó el módulo distutils y cambió el manejo de algunos paquetes, lo que genera errores diferentes que se pueden confundir con el problema del repo eliminado. Si estás instalando desde cero, asegurate de usar Python 3.10.x. Es la versión probada y recomendada por el proyecto. Con 3.11 funciona en la mayoría de los casos, pero 3.12+ todavía da problemas independientes de este bug.
Preguntas Frecuentes
¿Por qué me da error al instalar Stable Diffusion WebUI en 2026?
Porque Stability AI eliminó el repositorio Stability-AI/stablediffusion de GitHub en noviembre de 2025, y el instalador de AUTOMATIC1111 (rama master) todavía intenta clonarlo. La solución es usar la rama dev (git clone -b dev) o editar manualmente la URL en modules/launch_utils.py para apuntar al fork w-e-w/stablediffusion.
¿Stability AI borró el repositorio de Stable Diffusion de GitHub a propósito?
Sí, fue una eliminación intencional confirmada oficialmente el 15 de noviembre de 2025. Stability AI citó cumplimiento del EU AI Act y consolidación de su catálogo de modelos como razones. La eliminación afectó no solo a SD 2.x sino también a código necesario para SD 1.5 y SDXL.
¿Qué alternativas hay a AUTOMATIC1111 si no puedo instalarlo?
Las tres alternativas principales son Forge (fork de A1111 con mejor rendimiento, interfaz casi idéntica), ComfyUI (basado en nodos, el más rápido y no afectado por este problema) y Fooocus (interfaz simple estilo Midjourney). Si venís de A1111 y querés la menor fricción posible, Forge es la transición más natural. Si querés la herramienta más activamente desarrollada y a prueba de este tipo de problemas, ComfyUI.
¿Mi instalación existente de Stable Diffusion WebUI va a dejar de funcionar?
No. Si ya tenés AUTOMATIC1111 instalado y funcionando con la carpeta repositories/stable-diffusion-stability-ai presente, todo sigue andando. El error solo afecta a instalaciones nuevas o a quienes borren esa carpeta. Eso sí: hacé un backup de la carpeta repositories/ por las dudas, porque si la perdés, vas a necesitar el fix para restaurarla.
Conclusión
Lo que hizo Stability AI es un recordatorio incómodo de que “open source” no significa “permanente”. Un día un repo está, al siguiente desaparece, y miles de instalaciones que dependían de él quedan rotas. La comunidad reaccionó rápido con el fork de w-e-w y la actualización de la rama dev, pero el hecho de que la rama master siga sin parchear en marzo de 2026 dice mucho sobre el estado del proyecto AUTOMATIC1111.
Si estás empezando con generación de imágenes local hoy, mi recomendación honesta es que mires ComfyUI o Forge antes de insistir con AUTOMATIC1111. No porque A1111 sea malo, sino porque su desarrollo está prácticamente estancado y este tipo de problemas van a seguir apareciendo sin soluciones rápidas en la rama principal. ComfyUI demostró ser más resiliente justamente porque no depende de repos de terceros para su core.
Para quienes ya usan A1111 y quieren seguir: la rama dev funciona, el fix manual funciona, y tus modelos e imágenes no corren riesgo. Aplicá la solución, hacé backup de repositories/, y seguí generando. Pero considerá tener un plan B instalado.
Fuentes
- Issue #17204 en AUTOMATIC1111 WebUI – Primer reporte del error de repositorio no encontrado
- Discusión #17212 – Solución oficial con rama dev y fork w-e-w
- Issue #17213 – Reporte técnico del error code 128 en launch.py
- Discusión en Hugging Face – Confirmación de eliminación de modelos SD 2.1
- StabilityMatrix Issue #1499 – Impacto en el gestor de instalación
Cómo funciona
- Paso 1: Git intenta clonar el repositorio eliminado — El instalador de WebUI busca github.com/Stability-AI/stablediffusion en los servidores de GitHub.
- Paso 2: GitHub devuelve “Repository not found” — Como Stability AI lo eliminó en noviembre 2025, Git no puede acceder y la instalación se frena.
- Paso 3: Cambiar a rama dev apunta al fork comunitario — En lugar de master (que depende del repo muerto), la rama dev redirige automáticamente a w-e-w/stablediffusion que está activo.
- Paso 4: Instalación se completa usando el fork comunitario — Sin depender del repositorio original, el modelo se descarga y configura sin errores.
Ejemplo práctico
Martín es content creator y publica 8-10 artículos por semana en su sitio de tecnología. En marzo de 2026 decidió instalar AUTOMATIC1111 para generar imágenes de portada localmente en lugar de usar APIs pagadas (que le costaban $150/mes con OpenRouter). Bajó el instalador oficial desde GitHub y ejecutó el script de setup. Al llegar a la descarga de dependencias, el proceso se rompió con el error "Repository not found: github.com/Stability-AI/stablediffusion".
En lugar de intentar debuggear, cambió la instalación a la rama dev con git clone -b dev como se describió arriba. La instalación completó exitosamente en 8 minutos. En 3 horas generó 24 imágenes de prueba para artículos pendientes, ajustando prompts hasta lograr consistencia visual. Dentro de una semana el servidor local (en la misma máquina con GPU) estaba generando todas sus portadas. El ahorro mensual fue de $150, y el tiempo de espera pasó de 30-40 segundos (APIs remotas) a 15-20 segundos (GPU local).
Resultado: instalación funcional en menos de 10 minutos, ahorro de $1800 anuales y generación de imágenes 2x más rápida que el servicio remoto.
¿Por qué Stability AI eliminó el repositorio de GitHub?
Stability AI eliminó sus repos públicos en noviembre de 2025 principalmente por cumplimiento del EU AI Act 2026 y para consolidar su estrategia comercial. La eliminación fue intencional pero sin aviso previo, lo que causó que miles de usuarios nuevos chocaran con el error ‘repository not found’.
¿El fork w-e-w/stablediffusion genera imágenes igual que el original?
Sí, es una copia exacta del repositorio original hecha antes de que Stability AI lo borrara. El código, arquitecturas de modelos y funcionalidad son idénticos, así que las imágenes que generás van a ser exactamente las mismas.
¿Necesito volver a descargar los modelos si cambio de rama?
No necesitás re-descargar los modelos si ya los tenías en la carpeta `models/`. Solo eliminá la carpeta `repositories/` si tiene datos parciales del clone fallido, y volvé a ejecutar el instalador. Los pesos de los modelos (.safetensors o .ckpt) quedan donde están.
¿Esto le pasó también a ComfyUI y Forge?
ComfyUI y Forge no dependen del repo eliminado de Stability AI, así que no tienen este error. Si querés evitar el problema completamente, podés cambiar a ComfyUI (nodos, más rápido) o Forge (fork optimizado de AUTOMATIC1111) sin tocar configuraciones.