StableDiffusion-PyTorch

从零手写 Stable Diffusion，彻底搞懂扩散模型原理

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 57 🐛 待处理 18 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 256
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

StableDiffusion-PyTorch 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队explainingai-code
GitHubhttps://github.com/explainingai-code/StableDiffusion-PyTorch
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型latent-diffusion,latent-diffusion-models,stable-diffusion,stable-diffusion-tutorial
GitHub 星标★ 256
上线时间2024-02-02 00:00:00
代码更新2024-11-24
仓库体积62 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

StableDiffusion-PyTorch 是一个用 PyTorch 从零实现 Stable Diffusion 模型的教学型开源项目，涵盖文本编码器、U-Net 扩散模型、VAE 自编码器及采样调度等核心组件。它解决了开发者想深入理解 Stable Diffusion 内部原理但官方代码复杂难懂的问题，通过简洁清晰的代码结构，将扩散模型的前向加噪、反向去噪、交叉注意力等关键机制逐一拆解。项目提供完整的训练与推理流程，支持自定义数据集微调，并附带详细注释，适合作为学习扩散模型和图像生成的入门教材。其核心能力在于将论文算法转化为可运行的 PyTorch 代码，帮助用户从零搭建自己的生成模型，而非直接提供高性能生成效果。

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 ★ 256

核心亮点

  • 代码结构清晰，按模块拆分文本编码器、U-Net、VAE，便于逐段学习
  • 附带详细注释和教程，降低理解扩散模型的门槛
  • 支持自定义数据训练，可动手实践微调生成模型

不足之处

  • 项目处于早期阶段，功能完整性和稳定性有待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 学习 Stable Diffusion 内部原理的教程场景
  • 在自定义数据集上训练小型扩散模型的实验场景
  • 作为二次开发基础，扩展新采样器或网络结构的起点

替代项目

diffusers、stable-diffusion-webui、lucidrains/DALLE2-pytorch

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