Stable-Diffusion-NCNN
在手机和边缘设备上跑通 Stable Diffusion，实现离线 AI 绘画。
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1068
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
- Windows x86 电脑（x86 版提供现成 exe 可执行文件）
- Android 设备可安装 apk 运行（可选）
- 足够磁盘空间存放下载的模型 bin 文件
- 内存参考：256x256 模型约需 3.58G，512x512 约需 5.24G
安装与启动步骤
-
1下载模型与程序
从百度网盘、Google Drive 或 GitHub Release 页面下载所需的模型文件和 x86 可执行程序。
-
2进入 exe 目录
切换到仓库的 x86/exe 目录；如果你单独下载的是 exe，则进入 exe 所在目录。
cd x86/exe -
3放置 bin 模型文件
README 说明需下载 4 个 bin 文件，并将其与 exe 放在一起（README 未列出具体文件名）。
-
4运行程序生成图像
运行该目录下的可执行文件做 txt2img 生成；README 未给出具体命令行参数，请以仓库说明为准。
如何确认成功
可执行文件运行后能正常输出生成的图像即视为部署成功；可对照 README 中 i7-12700 的每步耗时参考。
常见问题
Q：模型和 exe 从哪里下载？
A：可从百度网盘、Google Drive 或项目的 Release 页面下载，README 提供了这三个渠道的链接。
Q：我只想要 ncnn 模型怎么办？
A：可到 OpenMMLab 的“硬件模型库-设备专用模型”搜索，README 称其速度更快且免费。
Q：256x256 和 512x512 怎么选？
A：256x256 占用更低，i7-12700 上约 3.58G 内存；512x512 约 5.24G，内存紧张时选小尺寸。
Q：Android 上能用吗？
A：可以，README 提到已发布支持 txt2img 与 img2img 的 apk，直接安装即可。
注意事项
- README 节选未给出完整的运行命令与参数，实际操作请以仓库 x86/exe 目录内的说明为准。
- 下载的 4 个 bin 模型文件需与可执行文件放在同一目录下。
- img2img 功能需要 2023-03-10 之后发布的 x86 版本。
- 内存或显存不足时优先使用 256x256 模型。
核心亮点
- 纯 C++ 实现，无 Python 依赖，适合嵌入式集成
- 支持多后端（NCNN/MNN/TensorRT/TNN），硬件适配灵活
- 提供可执行文件，开箱即用，降低入门门槛
不足之处
- 功能相对基础，仅支持 txt2img 和 img2img，缺少高级特性（如 ControlNet）
- 文档和示例较少，社区活跃度一般，问题解决依赖自行摸索
适用场景
- 在 Android 手机上开发离线 AI 绘画应用
- 在树莓派等边缘设备上部署轻量级图像生成服务
- 研究模型量化与推理优化，对比不同推理框架性能
替代项目
stable-diffusion.cpp、OnnxStream、DiffusionBee
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