stable-diffusion.cpp

环境都不用配，一个文件直接本地出图

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 943 🐛 待处理 271 👀 关注 80
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 7953
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

stable-diffusion.cpp 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leejet
GitHubhttps://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
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MIT
主要语言C++
技术栈/模型ai,cplusplus,diffusion,flux,flux-dev,ggml,image-generation,image2image,img2img,latent-diffusion,ltx-video,qwen-image,stable-diffusion,text2image,txt2img,videogeneration,wan,z-image,z-image-turbo
GitHub 星标★ 7953
上线时间2023-08-13 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积169.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

纯 C/C++ 实现的扩散模型推理库，无需 Python 环境即可运行 SD、Flux、Wan、Qwen Image、Z-Image 等主流模型，性能卓越、部署轻量，适合边缘设备与低资源场景。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7953

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶 约 20 分钟 部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • 支持 C/C++ 的编译环境（项目为纯 C/C++ 实现）
  • 可访问 GitHub 拉取源码（https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp）
  • 充足的磁盘空间用于存放扩散模型权重文件（README 未给出体积）
  • 自行准备受支持的模型权重（SD、Flux、Wan、Qwen Image、Z-Image 等）

安装与启动步骤

  1. 1获取项目源码

    从 GitHub 克隆仓库到本地，README 未给出压缩包或其他分发方式，建议直接用 git 拉取。

    git clone https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp.git
cd stable-diffusion.cpp

  2. 2查看 Quick Start

    README 中「Quick Start」是官方指定的上手入口，编译与运行命令都在该章节，请打开仓库首页查看。

  3. 3编译项目

    本项目为纯 C/C++ 实现，需自行编译；具体构建工具与参数以 README 的 Quick Start 章节为准，此处不臆造。

  4. 4准备模型权重

    按 Quick Start 说明准备并放置受支持的模型权重文件（如 SD、Flux、Wan、Qwen Image、Z-Image），README 未给下载地址。

  5. 5运行推理

    按 Quick Start 中给出的示例命令执行推理；命令行选项可能随版本变化，务必对照当前 README。

如何确认成功

以 README Quick Start 章节中的示例命令能否正常输出图像为准；本次节选未包含具体验证方法，请以仓库最新说明确认。

常见问题

Q：必须安装 Python 才能运行吗？

A：不需要。项目为纯 C/C++ 实现的扩散模型推理库，无需 Python 环境即可运行 SD、Flux、Wan、Qwen Image、Z-Image 等主流模型。

Q：具体怎么编译和运行？

A：README 的 Quick Start 章节给出了构建与使用方式，但本次节选未包含该部分内容，请直接查看仓库 README 首页获取最新命令。

Q：命令行参数稳定吗？

A：不稳定。项目处于活跃开发中，README 明确提示 API 与命令行选项可能频繁变动，升级后需重新核对参数。

Q：支持哪些模型？

A：支持 SD、Flux、Wan、Qwen Image、Z-Image 等，近期新增 LTX-2.5、MiniMax-H3、Krea2、Ideogram4、FLUX.2-dev 等支持。

注意事项

  • 项目处于活跃开发中，API 与命令行选项可能频繁变化，请以仓库最新 README 为准。
  • 本次 README 节选未包含安装与构建命令，为避免误导，相关步骤未填写具体命令。
  • 模型权重需自行准备，README 未提供下载链接与存放路径。

核心亮点

  • 纯C/C++实现，无Python运行时依赖，部署轻量，适合边缘设备和嵌入式场景
  • 支持SD、Flux、Wan、Qwen Image、Z-Image等多种扩散模型，覆盖面广，且基于ggml优化，推理效率高
  • 提供图像生成、图像编辑（img2img）等核心功能，API简洁，易于集成到C++项目中

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 与Python生态（如diffusers）相比，高级特性（如LoRA微调、ControlNet）支持可能不完整

适用场景

  • 在无Python环境的服务器或容器中部署图像生成服务
  • 嵌入式设备或移动端上的离线图像生成应用
  • 需要高性能、低延迟的C++图像生成管线集成

替代项目

stable-diffusion.cpp、ggml、diffusers

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