stable-diffusion-streamlit

量化压缩 Stable Diffusion,内存省 75%,Streamlit 一键跑起来

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 7 🐛 待处理 87 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 52
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,本地部署,完全免费。

项目预览

stable-diffusion-streamlit 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LowinLi
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型huggingface-diffusers,onnxruntime,quantization,stable-diffusion,streamlit
GitHub 星标★ 52
上线时间2022-10-06 00:00:00
代码更新2026-02-07
仓库体积55.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

stable-diffusion-streamlit 是一个将 Stable Diffusion 模型量化压缩并集成到 Streamlit 应用中的开源项目。它主要解决 Stable Diffusion 模型体积大、推理内存占用高的问题,通过量化技术将内存占用降低约 75%,使得模型能在普通消费级硬件上运行。项目基于 Hugging Face Diffusers 和 ONNX Runtime,支持模型量化、Streamlit 界面交互,并提供了容器化部署方案。核心能力包括:模型量化压缩、基于 Streamlit 的 Web 交互界面、Docker 容器部署支持,适合快速搭建轻量级的文本生成图像演示应用。

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 ★ 52

核心亮点

  • 量化后内存占用降低约 75%,普通电脑也能跑
  • 集成 Streamlit,几分钟就能搭出交互式图像生成界面
  • 提供 Docker 容器化部署,方便迁移和上线

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 量化可能影响生成图像质量,需权衡

适用场景

  • 在资源受限的本地环境快速演示 Stable Diffusion 图像生成
  • 构建轻量级的 AI 绘画 Web 应用原型
  • 作为学习模型量化与部署的参考案例

替代项目

stable-diffusion-webui、diffusers、InvokeAI

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