KMP-MineStableDiffusion

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

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 11 🐛 待处理 6 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 128
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 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。

项目预览

KMP-MineStableDiffusion 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Onion99
GitHubhttps://github.com/Onion99/KMP-MineStableDiffusion
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
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★ 128
上线时间2025-11-12 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积27.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

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。

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 ★ 128

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)

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