web-stable-diffusion

浏览器里跑Stable Diffusion，无需服务器，隐私又省钱

开源 🏷️完全免费 🚫 站点已失效 图像生成 🍴 复刻 237 🐛 待处理 37 👀 关注 42
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3731
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 完全免费，所有功能在浏览器内运行，无需服务器，无付费版本。

项目预览

web-stable-diffusion 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mlc-ai
官网地址https://mlc.ai/web-stable-diffusion
GitHubhttps://github.com/mlc-ai/web-stable-diffusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明完全免费，所有功能在浏览器内运行，无需服务器，无付费版本。
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型deep-learning,stable-diffusion,tvm,web-assembly,webgpu,webml
GitHub 星标★ 3731
上线时间2023-03-06 00:00:00
代码更新2024-03-12
仓库体积16.3 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5

项目介绍

web-stable-diffusion 是一个将 Stable Diffusion 模型完整移植到浏览器端运行的开源项目。它基于 TVM 和 WebAssembly/WebGPU 技术，让图像生成完全在浏览器内完成，无需任何服务器支持。该项目解决了传统 AI 绘画依赖云端算力、隐私泄露和网络延迟的问题，用户上传模型或使用内置模型即可离线生成图片。核心能力包括：利用 WebGPU 加速推理，支持多种 Stable Diffusion 模型（如 1.4/1.5/2.0），提供交互式 Web UI，并支持文本生成图像和图像编辑功能。项目展示了深度学习模型在浏览器端的高效部署可能，为隐私敏感和边缘计算场景提供了新方案。

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 ★ 3731

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：入门 约 10 分钟 部署方式：云服务 4 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

  • Chrome Canary 浏览器（WebGPU 目前仅在 Canary 中提供）
  • 显存 8GB 以上的 GPU
  • 目前仅在 Apple Silicon（M 系列芯片）设备上完成测试
  • 网络可访问项目演示页

安装与启动步骤

  1. 1打开在线演示页

    直接访问官方演示页试用文生图，所有计算都在浏览器内完成，无需服务器支持。

  2. 2准备 Chrome Canary

    WebGPU 目前只在 Chrome Canary 中可用，请用该浏览器打开演示页，稳定版可能无法运行。

  3. 3确认显卡显存

    浏览器端跑 Stable Diffusion 需要显存 8GB 以上的 GPU，显存不足时无法正常推理。

  4. 4可选：关闭边界裁剪

    完全退出 Chrome 后从命令行启动，可去掉 WebGPU 插入的数组越界检查，速度接近原生 GPU。

    /path/to/chrome-canary --enable-dawn-features=disable_robustness

关键配置

配置项必填说明示例
--enable-dawn-features否启动 Chrome 时关闭数组索引边界裁剪，消除约 3 倍性能损失disable_robustness

如何确认成功

演示页正常加载出 Web 界面，输入文本提示词后能生成图片，即表示运行成功。

常见问题

Q：为什么比原生 GPU 慢很多？

A：Chrome 的 WebGPU 实现会为所有数组索引插入边界裁剪，把 a[i] 变成 a[min(i, a.size)]，带来约 3 倍性能损失，可用 disable_robustness 启动参数绕过。

Q：需要安装什么软件吗？

A：不需要安装，项目完全在浏览器中运行。唯一要求是使用支持 WebGPU 的 Chrome Canary，并保证 GPU 显存足够。

Q：为什么在稳定版 Chrome 上打不开？

A：WebGPU 仍在演进，目前只通过 Chrome Canary 提供，且可能不稳定，请改用 Canary 版本再试。

Q：目前支持 FP16 加速吗？

A：不支持。当前 WebGPU 只支持 FP32，FP16 shader 扩展虽在规范中但尚未实现。

注意事项

  • WebGPU 目前仅 Chrome Canary 可用，可能不稳定，官方预计随 WebGPU 成熟后改善。
  • 推理需要显存 8GB 以上的 GPU，低显存设备无法运行。
  • 官方只在 Apple Silicon 设备上测试过，其他平台效果未知。
  • 本项目与 Web LLM 共享同一套机器学习编译栈，可复用到服务器等其他部署场景。

核心亮点

  • 纯浏览器运行，数据不出本地，隐私安全有保障
  • 基于TVM和WebGPU优化，推理速度接近桌面端
  • 无需配置服务器，降低使用门槛，适合个人和边缘设备

不足之处

  • 模型加载和首次编译耗时较长，影响体验
  • 对浏览器和硬件要求高，WebGPU支持有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 隐私敏感场景：本地生成图像，避免数据上传
  • 低成本部署：无需GPU服务器，浏览器即用
  • 边缘计算：在低算力设备上实现AI图像生成

替代项目

Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Diffusers

上一篇：understand-prompt

下一篇：awesome-diffusion-categorized

同类项目推荐

XR-1 开源

统一视觉与运动表征，让机器人模型学会跨任务泛化

Towards Versatile Vision-Language-Action Models via Learning Unified Vision-Motion R···

★ 171 2026-08-09
ModelsGenesis 开源

用未标注医学影像预训练，让下游任务模型更准更稳

[MICCAI 2019 Young Scientist Award] [MedIA Best Paper Award] Models Genesis: self-su···

★ 795 2026-08-09
needle 开源

让手机和手表也能跑大模型，14MB 极速推理

Cactus Needle has moved to cactus-compute/cactus.

★ 3 2026-08-09
TokenFormer 开源

把参数变成 token，让 Transformer 按需扩展，省钱又灵活

[ICLR2025 Spotlight] Official Implementation of TokenFormer: Rethinking Transformer ···

★ 597 2026-08-09
awesome-deep-learning-resource 开源

一站式收藏深度学习论文笔记与优质开源资源，省去全网搜索时间。

个人总结的大模型、Agent、多模态、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等方向paper的阅读笔记；···

★ 71 2026-08-09
UniTok 开源

一个 tokenizer 搞定图像生成与理解，让模型更全能

[NeurIPS 2025 Spotlight] A Unified Tokenizer for Visual Generation and Understanding

★ 536 2026-08-09
Awesome-RL-for-LRMs 开源

一份清单，看懂强化学习如何让大模型更会推理

A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models

★ 2500 2026-08-09
Awesome-AVI 开源

一站式导航音频-视觉智能前沿资源，快速上手跨模态研究

Awesome Audio-Visual Intelligence, Survey of Audio-Visual Intelligence

★ 94 2026-08-09