stable-diffusion-docker

一键启动全功能AI绘画环境，省去配置烦恼

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 24 🐛 待处理 3 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 76
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，可自行部署使用，无在线服务，完全免费。

项目预览

stable-diffusion-docker 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队ashleykleynhans
GitHubhttps://github.com/ashleykleynhans/stable-diffusion-docker
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
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★ 76
上线时间2023-05-29 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积952 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 76

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

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