axodox-machinelearning

纯 C++ 离线跑 Stable Diffusion，无需 Python 环境

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 41 🐛 待处理 10 👀 关注 14
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 632
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 MIT 许可证，完全免费开源，可自行部署使用。

项目预览

axodox-machinelearning 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axodox
GitHubhttps://github.com/axodox/axodox-machinelearning
定价模式🏷️完全免费
价格说明MIT 许可证，完全免费开源，可自行部署使用。
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MIT
主要语言C++
技术栈/模型controlnet,cpp,directml,holistically-nested-edge-detection,image-generation,midas,mit-license,native,nuget,onnx,openpose,stable-diffusion,stable-diffusion-xl
GitHub 星标★ 632
上线时间2023-06-04 00:00:00
代码更新2025-05-29
仓库体积11.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个纯 C++ 实现的 ONNX 离线 AI 模型库，专注于图像生成与相关视觉任务。它无需 Python 或 PyTorch 运行时，直接通过 DirectML 调用 GPU 加速，支持 Stable Diffusion 1.5 和 XL、ControlNet、Midas 深度估计、HED 边缘检测和 OpenPose 姿态估计等模型。项目解决了在原生 C++ 应用中集成复杂 AI 模型的难题，提供了简洁的 API 和 NuGet 包，方便开发者构建完全离线的本地图像生成工具。其核心能力包括文本生成图像、基于 ControlNet 的条件生成（如边缘、深度、姿态引导）、深度估计和人体姿态检测，且所有模型均以 ONNX 格式运行，兼容性较好。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 632

使用教程

难度：高级 约 90 分钟 部署方式：本地构建 5 步

环境要求

  • Windows 与 Visual Studio
  • DirectML 兼容显卡
  • ONNX 模型文件

安装与启动步骤

  1. 1准备构建环境

    纯 C++ 项目，需要 Visual Studio 与 DirectML 运行时。

  2. 2拉依赖

    它通过 NuGet 分发库，装包后直接引用即可。

  3. 3编译示例

    先用仓库里的示例跑通，确认显卡被识别。

  4. 4准备 ONNX 模型

    权重要是 ONNX 格式，转换步骤按官方说明做。

  5. 5跑一次生成

    先出一张 512 的图确认整条链路，再加大分辨率。

如何确认成功

示例程序能在无 Python 环境下完成一次文生图

注意事项

  • 无 Python 依赖是它的核心价值，部署包可以很小。
  • DirectML 在非 NVIDIA 卡上也能跑，但性能差异大。
  • 只支持 ONNX 格式，模型转换是主要门槛。
  • 功能止于 SD 系列与相关控制模型，新架构支持有滞后。

核心亮点

  • 纯 C++ 实现，无 Python 依赖，适合原生应用集成
  • 支持 DirectML，可在 Windows 上利用 GPU 加速
  • 覆盖多种模型：SD1.5/XL、ControlNet、Midas、OpenPose 等

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持 Windows 平台（依赖 DirectML）

适用场景

  • 在 C++ 桌面应用中集成本地 AI 图像生成
  • 需要离线运行的图像编辑工具（如边缘或姿态引导）
  • 对隐私敏感，需完全本地处理的图像生成场景

替代项目

Stable Diffusion.cpp、ONNX Runtime、Diffusers (C++ 移植版)

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