stable-diffusion-pytorch

看懂Stable Diffusion内部原理，从零手写扩散模型

这是一个用PyTorch从零实现的Stable Diffusion开源项目，代码结构清晰、注释友好，旨在帮助开发者理解扩散模型的内部原理。它解决了官方实现代码复杂、难以阅读的问题，提供了完整的UNet、VAE、CLIP文本编码器以及采样器（如DDPM、DDIM）的实现，并支持在CIFAR-10等小型数据集上训练和生成图像。核心能力包括：简洁的模型定义、灵活的采样流程、以及易于扩展的训练脚本。虽然功能上不如官方版本全面，但作为学习扩散模型的入门教材，它能让读者快速掌握Stable Diffusion的核心组件和推理逻辑。

开源 free 图像生成

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GitHub 星标 ★ 594

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kjsman

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/kjsman/stable-diffusion-pytorch

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型diffusion,image-generation,pytorch,stable-diffusion

GitHub 星标★ 594

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2022-10-26 00:00:00

最近更新2026-08-22 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4

使用教程

核心亮点

代码极简，模块解耦清晰，适合逐行阅读学习
支持CIFAR-10等小数据集训练，快速验证模型
自带DDPM/DDIM采样器，方便对比不同采样策略

不足之处

仅支持小尺寸图像，未适配高分辨率生成
缺少预训练权重，无法直接生成高质量图片
文档/社区待观察

适用场景

学习扩散模型和Stable Diffusion原理
教学演示或论文复现的参考实现
在资源受限环境下的轻量级实验

替代项目

lucidrains/DALLE2-pytorch、CompVis/stable-diffusion、huggingface/diffusers

项目介绍

stable-diffusion-pytorch 是图像领域的开源项目，由 kjsman 开发，2022 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 594。

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 2026-08-22。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：学习扩散模型和StableDiffusion原理。同类可对比的替代方案包括 lucidrains/DALLE2-pytorch、CompVis/stable-diffusion、huggingface/diffusers。

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