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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 958
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.10+
- （训练）NVIDIA GPU
- 稳定网络（首次装依赖较大）
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
先拉代码。
git clone https://github.com/ddPn08/Radiata.git cd Radiata -
2Windows 启动
双击或用命令行跑启动脚本，首次会自动装依赖。
./launch-user.bat -
3Linux/macOS 启动
给脚本执行权限后运行。
chmod +x launch.sh ./launch.sh -
4浏览器访问
启动完成后按终端提示的本地地址打开界面。
如何确认成功
终端输出本地访问地址，浏览器能打开 WebUI 并开始配置训练任务。
常见问题
Q：启动卡在装依赖？
A：多为网络问题，配国内镜像源后重新运行启动脚本。
注意事项
- 首次启动会安装大量依赖，耗时较长属正常。
- 训练配置项较多，建议先用小数据集跑通再扩规模。
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
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