BK-SDM
压缩 Stable Diffusion，显存减半、出图更快，消费级 GPU 也能跑。
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 329
核心亮点
- U-Net 压缩 43%，推理速度提升明显，显存占用大幅降低
- 提供多种压缩比预训练权重，即插即用，无需重新训练
- 基于 Diffusers 实现，与现有生态无缝集成，上手门槛低
不足之处
- 压缩后图像细节和复杂语义保留能力弱于原版，高压缩比下质量下降
- 文档/社区待观察
适用场景
- 在有限 GPU 资源下快速生成概念草图或设计素材
- 作为移动端或边缘设备上的轻量级文本生成图像插件
- 用于大规模图像生成的批处理任务，降低单张生成成本
替代项目
Stable Diffusion Turbo、LCM-LoRA、SnapFusion
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