Stable-Diffusion-ControlNet-WebUI

给Stable Diffusion加上ControlNet和局部重绘,让生成更可控

这是一个基于Stable Diffusion的WebUI项目,集成了ControlNet和Inpaint功能,旨在提供一个更易用的图像生成与编辑界面。它解决了Stable Diffusion原生命令行使用门槛高、控制不精细的问题,核心能力包括通过ControlNet实现结构、姿态、深度等条件控制生成,以及局部重绘(Inpaint)功能,方便用户对生成图像进行局部修改。项目基于Python构建,技术栈覆盖扩散模型、图像分辨率提升和超分(Upscaler)等,适合需要精细控制生成结果的创作者和开发者。目前项目处于早期阶段,功能框架已搭建,但生态和文档尚不成熟。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 52
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kadirnar
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,本地部署,全部功能免费。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,diffusion-models,image-resolution,stable-diffusion,stable-diffusion-webui,upscaler,webui
GitHub 星标★ 52
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-22 00:00:00
最近更新2025-11-19 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3

使用教程

核心亮点

  • 集成ControlNet,支持结构/姿态/深度等多条件控制生成
  • 内置Inpaint局部重绘,方便修改生成图像的特定区域
  • 提供WebUI界面,降低命令行使用门槛

不足之处

  • 项目处于早期阶段,功能稳定性和完整性待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 设计师快速生成符合特定构图或姿态的参考图
  • 游戏原画师对生成图像进行局部细节修正
  • 研究者实验不同ControlNet条件对生成结果的影响

替代项目

AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、ComfyUI、InvokeAI

项目介绍

Stable-Diffusion-ControlNet-WebUI 是图像领域的开源项目,由 kadirnar 开发,2023 年首次发布。

它收录于图像分类,该分类目前共有 839 个项目,GitHub 星标数为 52。

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 2025-11-19。本地部署,全部功能免费。

它主要面向的使用场景是:设计师快速生成符合特定构图或姿态的参考图。同类可对比的替代方案包括 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、ComfyUI、InvokeAI。

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