stable-diffusion-docker

一键启动全功能AI绘画环境,省去配置烦恼

stable-diffusion-docker 是一个将 Stable Diffusion WebUI 及其常用扩展打包成 Docker 镜像的开源项目。它解决了 AI 绘画爱好者配置环境繁琐、依赖冲突、跨平台兼容性差的问题,提供了一键部署的解决方案。项目集成了 ControlNet、After Detailer、Dreambooth、Deforum、ReActor 等主流扩展,并包含 Kohya_ss 训练工具和 ComfyUI 工作流界面,支持 SDXL 等模型。通过 Docker 容器化,用户可以在本地或云服务器(如 RunPod)上快速启动完整的 AI 绘画环境,无需手动安装 Python、CUDA 等底层依赖。核心能力包括:模块化镜像构建、多扩展预装、GPU 加速支持、以及通过环境变量灵活配置。适合希望快速搭建专业级 AI 绘画工作站的个人开发者、设计师和研究者。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 74
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队ashleykleynhans
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,可自行部署使用,无在线服务,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Shell
技术栈/模型adetailer,comfyui,controlnet,deforum,deforum-stable-diffusion,docker,dreambooth,face-swap,kohya-webui,roop,runpod,sdxl,sdxl-docker,stable-diffusion,stable-diffusion-webui
GitHub 星标★ 74
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-05-29 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 预装ControlNet、Dreambooth等主流扩展,开箱即用,节省大量配置时间
  • Docker容器化,环境隔离,避免依赖冲突,支持跨平台部署
  • 集成Kohya_ss训练工具,方便微调模型,适合进阶用户

不足之处

  • 镜像体积较大,首次拉取耗时较长
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人开发者快速搭建Stable Diffusion WebUI开发环境
  • 设计师使用ControlNet和Deforum创作复杂视觉作品
  • 研究者在云服务器上部署AI绘画服务进行模型训练

替代项目

AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、comfyanonymous/ComfyUI、TheLastBen/stable-diffusion-webui-docker

项目介绍

stable-diffusion-docker 是基础设施领域的开源项目,由 ashleykleynhans 开发,2023 年首次发布。

它收录于基础设施分类,该分类目前共有 1,130 个项目,GitHub 星标数为 74。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-21。可自行部署使用,无在线服务,完全免费。

它主要面向的使用场景是:个人开发者快速搭建StableDiffusionWebUI开发环境。同类可对比的替代方案包括 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、comfyanonymous/ComfyUI、TheLastBen/stable-di…。

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