x-stable-diffusion

把 Stable Diffusion 推理压到 0.88 秒，实时出图不是梦。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 34 🐛 待处理 22 👀 关注 2 ⚠️ 作者已归档（停止维护）
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 556
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

x-stable-diffusion 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stochasticai
官网地址https://stochastic.ai
GitHubhttps://github.com/stochasticai/x-stable-diffusion
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网为stochastic.ai，非GitHub域名，但定价信息未明确，需进一步确认。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型aitemplate,automl,cuda,docker,inference,notebook,nvfuser,onnx,onnxruntime,pytorch,stable-diffusion,tensorrt
GitHub 星标★ 556
上线时间2022-10-10 00:00:00
代码更新2023-12-04
仓库体积26.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

x-stable-diffusion 是一个专注于 Stable Diffusion 实时推理加速的开源项目，目标是将延迟降低至 0.88 秒。项目集成了多种主流推理优化技术，包括 AITemplate、nvFuser、TensorRT 和 FlashAttention，并提供了基于 Jupyter Notebook 的详细教程和 Docker 环境，方便开发者复现和部署。它解决了 Stable Diffusion 在消费级 GPU 上推理速度慢、显存占用高的问题，通过融合算子、优化注意力机制等手段，显著提升图像生成效率。项目还涵盖了 ONNX 和 ONNX Runtime 的转换与优化，适合对推理性能有极致要求的开发者和研究者。

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 ★ 556

使用教程

难度：入门 约 20 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 环境
  • 模型权重

安装与启动步骤

  1. 1先确认状态

    这家的封装早已停止更新，官方推理库才是当前主流。

  2. 2看它当年怎么做

    读代码理解早期封装的取舍。

    pip install stochasticx

  3. 3试一条推理命令

    能跑就跑，跑不起来别恋战。

    stochasticx stable-diffusion inference --help

  4. 4现在该用什么

    新项目请直接用官方推理库。

如何确认成功

能说清它当年简化了哪些环节，并用当前主流库跑出同等效果

注意事项

  • 项目已停更，依赖版本老旧。
  • 新项目请改用官方推理库。
  • 它的价值在于早期易用性设计的思路。
  • 别把停更项目放进生产链路。

核心亮点

  • 集成多种前沿加速技术（AITemplate、TensorRT、FlashAttention），性能提升显著
  • 提供 Notebook 教程和 Docker 镜像，上手门槛低，便于复现实验
  • 支持多后端切换（PyTorch、ONNX、TensorRT），灵活适配不同硬件环境

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚待完善
  • 依赖多种专有库（如 TensorRT、AITemplate），安装配置复杂，可能不兼容所有环境

适用场景

  • 在消费级 GPU 上实现 Stable Diffusion 的实时交互式生成
  • 作为推理加速技术选型的参考和基准测试工具
  • 用于教学和实验，对比不同优化方法的性能差异

替代项目

Stable-Diffusion.cpp、Diffusers、TensorRT-LLM

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