stable-diffusion-2-gui

网页点几下，就能用 Stable Diffusion 2.1 生成和修图

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 66 🐛 待处理 4 👀 关注 12
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 598
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，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

stable-diffusion-2-gui 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qunash
GitHubhttps://github.com/qunash/stable-diffusion-2-gui
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
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MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型image-generation,stable-diffusion
GitHub 星标★ 598
上线时间2022-11-25 00:00:00
代码更新2023-08-26
仓库体积112 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个轻量级的 Stable Diffusion v2.1 网页界面，基于 Gradio 构建，旨在简化本地部署和使用 Stable Diffusion 的过程。它解决了官方脚本命令行操作复杂、门槛高的问题，让用户通过浏览器即可轻松完成文生图、图生图、深度图生成、图像修复和四倍放大等核心任务。项目代码结构清晰，依赖简单，适合个人电脑快速启动，也便于开发者二次集成。核心能力包括：支持 txt2img 文本生成图像、img2img 基于输入图像进行风格转换、depth2img 利用深度信息重绘、inpaint 局部修复以及 upscale4x 超分辨率放大。作为早期项目，它提供了直观的图形化操作界面，降低了 Stable Diffusion 的使用门槛，尤其适合初学者和需要快速原型验证的开发者。

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 ★ 598

使用教程

难度：入门 约 30 分钟 部署方式：本地GPU 4 步

环境要求

  • GPU 显存 8G 以上
  • 模型权重
  • Python 环境

安装与启动步骤

  1. 1克隆装依赖

    图形界面封装，先把依赖装好。

  2. 2下权重

    模型权重不在仓库里，要单独下并放到指定目录。

  3. 3起界面

    跑起来后在浏览器里操作。

  4. 4注意版本

    它面向的是特定代际的模型，新模型用不了。

如何确认成功

能在界面里输提示词并生成图片，且换采样步数后结果有明显变化

注意事项

  • 它只是界面，能力来自底下的模型。
  • 面向特定版本模型，换新模型会直接不可用。
  • 界面功能比主流方案简单，胜在轻。
  • 权重许可与商用条款单独确认。

核心亮点

  • 界面简洁，基于 Gradio 实现，浏览器操作零学习成本
  • 覆盖 txt2img、img2img、depth2img、inpaint、upscale4x 五大常用功能
  • 依赖少、启动快，适合本地轻量部署

不足之处

  • 功能深度有限，缺少高级参数调节和批量处理能力
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人快速体验 Stable Diffusion 2.1 生成效果
  • 在低配机器上运行基础图像生成与修复任务
  • 作为教学演示工具，展示扩散模型核心功能

替代项目

AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、ComfyUI、InvokeAI

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