免训练加速扩散模型，生成速度翻倍，画质不掉线。
DeepCache 是一个针对扩散模型（Diffusion Models）的免训练加速方案，核心思想是利用扩散模型去噪过程中相邻步骤间特征的高度相似性，通过缓存并复用中间层的特征图，跳过冗余计算，从而显著减少推理时间。它无需重新训练或微调，即可直接应用于现有 Stable Diffusion 等模型，实现 2-3 倍的加速，同时保持生成图像质量几乎不变。该项目提供了简洁的 API 和示例代码，支持与主流扩散模型库集成，适合需要快速部署高效图像生成服务的开发者。
Stable Diffusion WebUI (内置加速优化)、TensorRT (NVIDIA 推理加速)、ONNX Runtime (跨平台推理优化)
DeepCache 是基础设施领域的开源项目，由 horseee 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（969）位列前 30%，在基础设施分类中处于中上游。
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 2026-09-20。Apache-2.0 许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：实时图像生成应用，如交互式创作工具。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion WebUI (内置加速优化)、TensorRT (NVIDIA 推理加速)、ONNX Runtime (跨平台推理优化)。
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