S2D2

在 Notebook 里几行代码跑通 Stable Diffusion 文生图

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 8 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 54
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,基于Diffusers的简单Stable Diffusion实现,可本地部署,完全免费。

项目预览

S2D2 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keisuke-okb
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于Diffusers的简单Stable Diffusion实现,可本地部署,完全免费。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusers,diffusion,stable-diffusion
GitHub 星标★ 54
上线时间2023-06-15 00:00:00
代码更新2023-07-12
仓库体积24 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

S2D2 是一个基于 Diffusers 库的极简 Stable Diffusion 封装工具,专为 Jupyter Notebook、IPython 或 Python 交互式环境设计。它解决了在交互式环境中使用 Stable Diffusion 时配置繁琐、代码冗长的问题,提供简单的 API 调用即可完成文生图,并内置 Hires.fix 功能以提升图像分辨率。核心能力包括:简化模型加载与采样流程、支持 Hires.fix 高清修复、适配交互式环境自动展示图像。适合快速原型验证、教学演示和轻度图像生成需求。

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 ★ 54

核心亮点

  • API 极简,几行代码即可生成图像,降低入门门槛
  • 内置 Hires.fix,无需手动实现高清修复流程
  • 专为 Jupyter/IPython 优化,自动展示图像,交互友好

不足之处

  • 功能相对单一,缺乏高级控制(如 ControlNet、LoRA 等)
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 快速验证 Stable Diffusion 提示词效果
  • 教学演示或技术分享中的交互式绘图
  • 轻量级个人项目中的图像生成集成

替代项目

diffusers、Stable Diffusion WebUI、InvokeAI

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