BentoDiffusion

用 BentoML 一键部署扩散模型，快速上线图像生成服务

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 29 🐛 待处理 15 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 390
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

项目预览

BentoDiffusion 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类图像生成
开发团队bentoml
官网地址https://bentoml.com
GitHubhttps://github.com/bentoml/BentoDiffusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,diffusion-models,fine-tuning,kubernetes,lora,model-serving,stable-diffusion
GitHub 星标★ 390
上线时间2023-06-12 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积7.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

BentoDiffusion 是一个基于 BentoML 的扩散模型服务集合，旨在简化 Stable Diffusion 等扩散模型的部署、推理和微调流程。它解决了 AI 图像生成模型在生产环境中部署复杂、资源管理困难的问题，提供统一的模型服务接口，支持 LoRA 微调、模型版本管理、GPU 资源调度和 Kubernetes 集群部署。核心能力包括：通过 BentoML 将模型打包为可移植的 Bento 服务，提供高性能推理 API，支持多种扩散模型（如 SD 1.5/2.0、ControlNet 等）的即插即用，并集成模型微调工作流，方便用户根据业务数据定制模型。项目面向需要快速上线图像生成服务的团队，帮助降低工程化门槛，提升部署效率。

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 ★ 390

核心亮点

  • 基于 BentoML 生态，模型打包、部署、扩展一体化，工程化程度高
  • 内置 LoRA 微调支持，方便定制化训练，降低个性化模型门槛
  • 原生支持 Kubernetes 和 GPU 调度，适合生产级规模化部署

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚不完善，示例覆盖有限
  • 依赖 BentoML 框架，对不熟悉该生态的开发者有学习成本

适用场景

  • 快速搭建 Stable Diffusion 的 API 服务供业务调用
  • 基于 LoRA 对模型进行领域微调并部署到生产环境
  • 在 Kubernetes 集群中弹性管理多个图像生成模型

替代项目

Diffusers (Hugging Face)、ComfyUI、Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)

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