keras-sd-serving

把 Keras 版 Stable Diffusion 快速部署成服务

keras-sd-serving 是一个展示如何将基于 Keras 的 Stable Diffusion 模型部署为服务的开源项目。它主要解决 Keras 生态中 Stable Diffusion 模型从训练/实验到生产环境服务化的问题,提供了多种部署方式的示例。核心能力包括:集成 KerasCV 的 Stable Diffusion 模型,支持通过 Hugging Face Endpoint 进行云端部署,并展示了本地推理、API 服务等不同场景的代码实现。项目以 Jupyter Notebook 形式组织,便于开发者理解和复现。对于希望使用 Keras 构建图像生成服务、但缺乏部署经验的开发者,该项目提供了实用的参考模板。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 112
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deep-diver
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0许可,可自行部署,无在线服务,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型deployment,huggingface-endpoint,keras,keras-cv,stable-diffusion
GitHub 星标★ 112
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-12-16 00:00:00
最近更新2026-09-04 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2

使用教程

核心亮点

  • 提供多种部署路径(本地、Hugging Face Endpoint),覆盖不同生产需求
  • 基于 KerasCV 官方模型,与 Keras 生态无缝集成
  • Notebook 形式易于上手,直接运行即可体验部署流程

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和示例覆盖场景有限
  • 对生产环境的性能调优、安全加固等细节涉及较少

适用场景

  • 快速搭建 Stable Diffusion 图像生成 API 服务
  • 在 Hugging Face 上部署 Keras 模型供外部调用
  • 学习 KerasCV 模型的服务化部署实践

替代项目

stable-diffusion-webui、diffusers、ComfyUI

项目介绍

keras-sd-serving 是基础设施领域的开源项目,由 deep-diver 开发,2022 年首次发布。

它收录于基础设施分类,该分类目前共有 1,130 个项目,GitHub 星标数为 112。

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 2026-09-04。Apache-2.0许可,可自行部署,无在线服务,完全免费。

它主要面向的使用场景是:快速搭建StableDiffusion图像生成API服务。同类可对比的替代方案包括 stable-diffusion-webui、diffusers、ComfyUI。

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