onnx-web

在 Windows 和 AMD 显卡上轻松跑 Stable Diffusion 的 Web 界面

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 28 🐛 待处理 73 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 232
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，需自行部署。

项目预览

onnx-web 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ssube
GitHubhttps://github.com/ssube/onnx-web
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。
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Python
技术栈/模型ai-art,amd,diffusion,esrgan,flask,generative-art,gfpgan,image-generation,linux,nvidia,python,pytorch,reactjs,stable-diffusion,super-resolution,text2image,upscaling,web-app,windows
GitHub 星标★ 232
上线时间2023-01-05 00:00:00
代码更新2025-12-02
仓库体积23.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

onnx-web 是一个基于 Web 的图形界面，用于运行 GPU 加速的 ONNX 推理管线，特别针对 Stable Diffusion 等图像生成模型。它解决了 Stable Diffusion 在 Windows 和 AMD 显卡上运行困难的问题，通过 ONNX Runtime 将模型转换为跨平台格式，从而在 NVIDIA、AMD 甚至 CPU 上高效运行。项目提供 React 前端和 Flask 后端，支持模型加载、参数调整、图像生成、超分辨率（ESRGAN）和人脸修复（GFPGAN）等能力。用户无需编写代码，即可通过浏览器操作，适合本地部署和实验。

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 ★ 232

核心亮点

  • 支持 AMD 显卡和 Windows，填补了主流 SD WebUI 的硬件兼容空白
  • 基于 ONNX Runtime，推理性能优化且模型可跨平台复用
  • 集成 ESRGAN 和 GFPGAN，提供图像放大和人脸修复的完整流程

不足之处

  • 项目处于早期阶段，功能完整性和稳定性待验证
  • 文档和社区生态相对薄弱，上手可能需要自行摸索

适用场景

  • 在 AMD 显卡的 Windows 电脑上本地运行 Stable Diffusion 生成图像
  • 需要离线或私有化部署图像生成服务的场景
  • 对 ONNX 模型推理感兴趣的开发者进行二次开发或集成

替代项目

AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、ComfyUI、InvokeAI

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