StableSwarmUI

一个界面管所有生图工具,不用再来回切换

Stability AI 推出的模块化 Stable Diffusion Web 界面,将 ComfyUI 等强力工具无缝整合,强调高性能、易扩展与强大工具的无障碍访问,适合追求极致性能与工作流定制的进阶玩家。

开源 free 图像生成
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GitHub 星标 ★ 4948
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队Stability-AI
所属国家
官网地址
定价模式free
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
是否开源
开源协议MIT
主要语言C#
技术栈/模型ai,image-generation,stable-diffusion,stablediffusion,ui
GitHub 星标★ 4948
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-05-12 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态低维护
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7

使用教程

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • Windows 10/11、Linux,或 M1/M2 芯片的 Mac(Mac 仅支持 Mx Apple silicon)
  • 已安装 git(Windows 10 需手动安装)
  • 已安装 .NET 8 SDK(dotnet-sdk-8.0,部分 Linux 发行版还需单独装 aspnet-runtime)
  • 已安装 python3,且包含 pip 与 venv
  • 使用 Docker 转发 Nvidia GPU 时需先安装 Nvidia Container Toolkit

安装与启动步骤

  1. 1确认系统与依赖

    Windows 10 需先手动装 git 与 DotNET 8,Windows 11 由脚本自动处理;Mac 仅支持 M1/M2。安装目录不要选 Program Files。

  2. 2安装基础依赖

    Linux 用系统包管理器安装 git、python3 及 pip/venv,例如近期 Ubuntu 可执行左侧命令。

    sudo apt install git python3-pip python3-venv
  3. 3Mac 安装依赖

    Mac 用户先更新并检查 brew,再用 brew 安装 dotnet、python 与 virtualenv。

    brew update
    brew doctor
    brew install dotnet
    brew install python@3.10
    brew install virtualenv
  4. 4克隆仓库

    切换到想安装的目录后克隆仓库;Windows 也可直接下载 install-windows.bat 运行。

    git clone https://github.com/Stability-AI/StableSwarmUI
  5. 5运行启动脚本

    进入目录执行对应平台脚本,脚本会自动安装依赖并尝试打开浏览器。Windows 用 launch-windows.bat,Mac 用 launch-macos.sh。

    cd StableSwarmUI
    ./launch-linux.sh
  6. 6打开安装页面

    若浏览器未自动打开,手动访问下方地址进入安装页,并按页面指引填写配置。

  7. 7完成网页端安装

    在页面中提交后要耐心等待,后续步骤会下载模型等资源,可能耗时数分钟。Mac 建议选 ComfyUI 后端并下载 SDXL Base 与 Refiner。

  8. 8以后重新启动

    安装完成后随时可再次运行启动脚本重新拉起服务;Windows 桌面图标同样可用。

    ./launch-linux.sh

关键配置

配置项必填说明示例
访问端口Swarm 默认的 Web 访问端口7801
Models 目录Docker 运行时会转发该目录,用于存放模型Models
Output 目录Docker 运行时会转发该目录,用于存放生成结果Output
Data 卷Docker 下作为独立持久化卷挂载Data
dlbackend 卷Docker 下作为独立持久化卷挂载dlbackend

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:7801 能看到 Swarm 页面(首次为 /Install 安装页),即表示服务已启动。

常见问题

Q:Windows 安装脚本一闪就关闭怎么办?

A:再运行一次即可,该脚本有时需要运行两次才能继续安装。

Q:浏览器没有自动打开界面?

A:手动在浏览器访问 http://localhost:7801;首次安装请访问 http://localhost:7801/Install。

Q:首次启动或安装很慢正常吗?

A:正常,需要下载模型等资源,可能耗时数分钟;用 Runpod 等容器时可查看容器日志了解进度。

Q:Mac 上能安装吗?

A:只能在搭载 M1 或 M2(Mx)Apple 芯片的 Mac 上运行。

Q:这个项目还在维护吗?

A:2024/06/21 起不再由 Stability AI 维护,原作者在 mcmonkeyprojects/SwarmUI 继续维护独立版本。

注意事项

  • 安装位置不要选 Program Files 等受保护目录。
  • Windows 用户迁移到新仓库可更新后运行 migrate-windows.bat;Linux/Mac/手动安装可执行 git remote set-url origin https://github.com/mcmonkeyprojects/SwarmUI。
  • 用 Docker 转发 Nvidia GPU 前必须先安装 Nvidia Container Toolkit,随后运行 launch-docker.sh 并访问 localhost:7801。
  • 项目处于 Beta 状态,功能仍在完善中。

核心亮点

  • 模块化架构,支持ComfyUI后端,可扩展性强,便于集成自定义节点和工作流
  • 内置工作流编辑器与批量处理功能,降低高级用户使用门槛,提升生成效率
  • 提供REST API和WebSocket接口,便于自动化集成与远程控制

不足之处

  • 文档/社区待观察,部分高级功能配置依赖用户自行摸索
  • 项目仍处于快速迭代阶段,稳定性可能随版本更新波动

适用场景

  • 需要统一管理多个Stable Diffusion后端(如ComfyUI)的团队或高级用户
  • 构建自动化图像生成流水线,需通过API批量生成或集成到现有系统
  • 作为可扩展的UI框架,用于开发定制化图像生成工具或内部平台

替代项目

ComfyUI、AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、InvokeAI

项目介绍

StableSwarmUI 是图像领域的开源项目,由 Stability-AI 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(4,948)位列前 9%,在图像分类的 837 个项目里位列前 5%。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-21。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:需要统一管理多个StableDiffusion后端(如ComfyUI)的团队或高级用户。同类可对比的替代方案包括 ComfyUI、AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、InvokeAI。

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