Radiata

基于 diffusers 的现代 Stable Diffusion 界面,支持 TensorRT 加速

Radiata 是一个基于 diffusers 库构建的 Stable Diffusion WebUI,旨在为图像生成提供一个更现代、更易扩展的图形化界面。它解决了传统 WebUI 依赖特定后端、扩展性受限的问题,通过抽象 diffusers 的 pipeline,支持多种 Stable Diffusion 模型(如 SD1.5、SDXL)的加载与切换,并集成了 TensorRT 加速,能显著提升推理速度。核心能力包括:直观的 Web 界面用于文生图、图生图、局部重绘等操作;模型管理功能,可方便地切换不同微调模型;支持 LoRA 等常用插件;以及通过 diffusers 生态,易于集成新的采样器、调度器和模型架构。项目处于早期阶段,代码结构清晰,适合开发者二次开发或研究 diffusers 与 WebUI 的结合。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 962
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队ddPn08
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,基于 diffusers 的 Stable Diffusion WebUI,Apache-2.0 许可证,可自行部署,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型stable-diffusion,stable-diffusion-webui,tensorrt,text-to-image
GitHub 星标★ 962
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-02-04 00:00:00
最近更新2026-09-12 00:00:00
维护状态低维护
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4

使用教程

核心亮点

  • 基于 diffusers 标准库,模型兼容性好,易于扩展新模型和采样器
  • 内置 TensorRT 加速支持,推理速度相比传统 WebUI 有显著提升
  • 代码结构清晰,模块化设计,适合开发者二次开发和定制

不足之处

  • 项目处于早期阶段,功能完整度和稳定性不如成熟 WebUI
  • 文档和社区支持相对薄弱,上手和排障需要一定技术背景

适用场景

  • 需要快速尝试不同 SD 模型和 LoRA 的 AI 绘画爱好者
  • 希望基于 diffusers 构建自定义图像生成工具的开发者
  • 对推理速度有要求,需要 TensorRT 加速的生产环境

替代项目

Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)、ComfyUI、InvokeAI

项目介绍

Radiata 是图像领域的开源项目,由 ddPn08 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(962)位列前 30%,在图像分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-12。基于 diffusers 的 Stable Diffusion WebUI,Apache-2.0 许可证,可自行部署,完全免费。

它主要面向的使用场景是:需要快速尝试不同SD模型和LoRA的AI绘画爱好者。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)、ComfyUI、InvokeAI。

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