dream-factory
多GPU并行批量出图，GUI管理效率翻倍
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 495
使用教程
环境要求
- CUDA 显卡
- Python 3.10
- 模型权重
安装与启动步骤
-
1建环境
它锁具体的 Python 小版本。
conda create --name dream-factory python=3.10 -
2装基础依赖
按说明装。
conda install -c anaconda git urllib3 -
3拉仓库跑初始化
一条脚本准备配置。
python setup.py -
4用提示词文件批量跑
它的核心是批量。
python dream-factory.py --prompt_file prompts/example-standard.prompts -
5多卡并行
它支持多卡，注意显存分配。
如何确认成功
用一个提示词文件批量生成若干张图，多卡并行时总耗时明显低于单卡串行
注意事项
- 它是批量生成图像的图形界面管理器，支持多卡。
- 提示词文件是批量的关键，一行一条。
- 长期无人值守跑批要注意显存泄漏。
- 生成内容的合规责任在使用方。
核心亮点
- 多GPU并行调度，显著提升批量生成吞吐量
- 图形界面操作，降低命令行使用门槛
- 多线程任务队列，支持大规模自动化生成
不足之处
- 早期项目，功能稳定性和兼容性待验证
- 文档/社区待观察
适用场景
- 批量生成概念设计图或插画素材
- 科研实验需要大量生成图像样本
- 个人创作者快速产出多风格作品集
替代项目
Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、InvokeAI
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