docker-diffusers-api

把 Stable Diffusion 装进 Docker,一行命令起 REST API,快速集成图像生成。

这是一个将 Hugging Face Diffusers 和 Stable Diffusion 模型打包进 Docker 容器,并对外提供 REST API 的开源项目。它解决了 AI 图像生成模型部署复杂、依赖环境难配置的问题,让开发者无需深入理解模型内部原理,就能通过简单的 HTTP 请求调用图像生成能力。项目核心能力包括:支持多种 Diffusers 管线(如文生图、图生图、修复等)、可灵活切换不同的调度器(scheduler)和模型(如 Stable Diffusion 系列),并设计了与 Bananaml 等 Serverless 平台兼容的接口,方便快速扩展到无服务器架构。整体上,它降低了 AI 绘画功能的集成门槛,适合需要快速搭建图像生成服务的个人开发者或小团队。

开源 unknown 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 204
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成
开发团队kiri-art
所属国家
官网地址https://kiri.art
定价模式unknown
价格说明开源项目,需自行部署,官网为相关产品,定价信息待确认
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型bananaml,diffusers,docker,serverless,stable-diffusion
GitHub 星标★ 204
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-09-16 00:00:00
最近更新2026-07-12 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

  • 开箱即用的 REST API,无需了解 Diffusers 内部细节,直接 HTTP 调用生成图像
  • Docker 封装隔离了复杂的 Python 依赖和 CUDA 环境,部署便捷且可移植
  • 支持动态切换模型和调度器,灵活适配不同生成需求和效果偏好

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持相对薄弱,遇到问题可参考的案例较少
  • 功能覆盖有限,主要聚焦基础生成,高级特性(如训练、优化)未涉及

适用场景

  • 快速搭建内部图像生成服务,供团队或应用调用
  • 在 Serverless 平台(如 Bananaml)上部署按需生成的 AI 绘画功能
  • 作为微服务集成到现有业务系统中,提供图片生成能力

替代项目

stable-diffusion-webui、ComfyUI、Diffusers (官方库)

项目介绍

docker-diffusers-api 是基础设施领域的开源项目,由 kiri-art 开发,2022 年首次发布。

它收录于基础设施分类,该分类目前共有 1,130 个项目,GitHub 星标数为 204。

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 2026-07-12。需自行部署,官网为相关产品。

它主要面向的使用场景是:快速搭建内部图像生成服务,供团队或应用调用。同类可对比的替代方案包括 stable-diffusion-webui、ComfyUI、Diffusers (官方库)。

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