stable-diffusion-docker

一条命令跑起官方 Stable Diffusion，文生图、修图、放大全搞定

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 130 🐛 待处理 8 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 743
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，可自行部署使用，无付费版本。

项目预览

stable-diffusion-docker 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fboulnois
GitHubhttps://github.com/fboulnois/stable-diffusion-docker
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，可自行部署使用，无付费版本。
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AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型dall-e,dalle,diffusion,docker,generative-art,huggingface,image-generation,inpainting,midjourney,pytorch,stable-diffusion,tensorflow,text-to-image
GitHub 星标★ 743
上线时间2022-08-23 00:00:00
代码更新2023-12-29
仓库体积682 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4

项目介绍

stable-diffusion-docker 是一个将官方 Stable Diffusion 模型封装进 Docker 容器的项目，旨在简化 Stable Diffusion 的部署和使用。它解决了原始模型依赖复杂、环境配置繁琐的问题，用户只需构建镜像并运行容器，即可通过命令行或 API 调用 txt2img（文生图）、img2img（图生图）、depth2img（深度图生图）、pix2pix（图像编辑）、upscale4x（4倍超分）和 inpaint（图像修复）等核心功能。项目基于 Python 和 PyTorch，利用 Hugging Face 的模型仓库，支持 GPU 加速，适合开发者快速集成到现有工作流中。作为早期项目，它提供了简洁的 Dockerfile 和运行脚本，降低了 Stable Diffusion 的使用门槛，但功能相对基础，后续维护有限。

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 ★ 743

使用教程

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：容器运行 5 步

环境要求

  • Docker
  • NVIDIA Container Toolkit
  • 约 15G 磁盘

安装与启动步骤

  1. 1装 Docker

    先确认容器运行时可用。

    docker --version

  2. 2克隆

    脚本会构建镜像并跑推理。

    git clone https://github.com/fboulnois/stable-diffusion-docker.git

  3. 3先构建

    首次会拉基础镜像并装依赖，耗时较长。

    ./build.sh build

  4. 4生成一张

    用提示词直接出图。

    ./build.sh run 'An impressionist painting of a parakeet eating spaghetti in the desert'

  5. 5图生图

    给参考图加强度参数。

    ./build.sh run --image parakeet_eating_spaghetti.png --strength 0.6 'Bouquet of roses'

如何确认成功

输出目录生成 png，尺寸与提示词设定一致。

注意事项

  • 镜像较大，先清理磁盘再构建。
  • 换底模用 --model 参数，不用改脚本。

核心亮点

  • Docker 封装彻底，环境隔离，避免依赖冲突，开箱即用
  • 覆盖多种官方任务：txt2img、img2img、inpaint、upscale4x 等，功能全面
  • 支持 GPU 直通，生成速度接近原生，适合本地部署

不足之处

  • 项目维护停滞，未跟进最新 Stable Diffusion 版本（如 SDXL）
  • 文档较简略，对自定义模型和高级配置支持有限
  • 依赖体积大，首次构建镜像耗时较长

适用场景

  • 快速在本地或服务器部署 Stable Diffusion 测试生成效果
  • 作为 API 服务集成到自动化图像生成流水线
  • 教学演示或研究用途，免去手动配置环境的麻烦

替代项目

AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、comfyanonymous/ComfyUI、invoke-ai/InvokeAI

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