KMP-MineStableDiffusion

用 Kotlin 一套代码，在手机和电脑上本地跑 Stable Diffusion

KMP-MineStableDiffusion 是一个基于 Kotlin Multiplatform 与 Compose 构建的跨平台 AI 图像生成应用，旨在将 Stable Diffusion 模型带到 Android、iOS 和桌面端。它解决了移动端和桌面端原生运行 AI 绘图的需求，无需依赖云端 API，通过 C++/JNI 实现高性能推理，支持 SDXL、FLUX、SD3 等多种主流模型格式（如 GGUF）。项目核心能力包括：本地模型加载与生成、跨平台 UI 统一、原生性能优化，以及多平台打包分发。它适合开发者集成或作为独立工具使用，尤其适合对隐私和离线生成有要求的场景。

开源 free 图像生成

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GitHub 星标 ★ 127

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队Onion99

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Onion99/KMP-MineStableDiffusion

定价模式free

价格说明开源项目，GPL-3.0许可，可自行部署使用，无在线服务或付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议GPL-3.0

主要语言Kotlin

技术栈/模型ai,ai-art,android,compose-multiplatform,desktop,generative-ai,gguf,github-app,ios,kotlin,kotlin-multiplatform,linux,macos-app,offline-ai,offline-llm,ondevice-ai,stable-diffusion,stable-diffusion-android,txt2img,windows

GitHub 星标★ 127

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-11-12 00:00:00

最近更新2026-09-20 00:00:00

维护状态维护中

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3

使用教程

核心亮点

采用 Kotlin Multiplatform 和 Compose，实现 Android/iOS/桌面端一套代码复用，开发效率高
通过 C++/JNI 集成推理引擎，获得接近原生的生成性能，优于纯 JVM 方案
支持 SDXL、FLUX、SD3 等最新模型及 GGUF 量化格式，模型兼容性强

不足之处

项目处于早期阶段（117 星），功能完整性和稳定性待验证
文档和社区支持相对薄弱，上手门槛较高
本地推理对设备内存和算力要求高，低端设备体验可能不佳

适用场景

在无网络环境下，本地生成 AI 图像，保护隐私
跨平台开发团队快速构建 AI 绘图应用，减少多端适配成本
对生成速度有要求的场景，利用原生性能提升推理效率

替代项目

Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)、ComfyUI、Draw Things (iOS)

项目介绍

KMP-MineStableDiffusion 是图像领域的开源项目，由 Onion99 开发，2025 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 837 个项目，GitHub 星标数为 127。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-20。GPL-3.0许可，可自行部署使用，无在线服务或付费版本。

它主要面向的使用场景是：在无网络环境下，本地生成AI图像，保护隐私。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)、ComfyUI、Draw Things (iOS)。

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