easydiffusion

在浏览器里跑 Stable Diffusion，快速生成和编辑图像

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 17 🐛 待处理 8 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 102
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，免费使用，需自行部署。

项目预览

easydiffusion 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WASasquatch
GitHubhttps://github.com/WASasquatch/easydiffusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，免费使用，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Jupyter Notebook
技术栈/模型google-colab-notebook,latent-diffusion,stable-diffusion,text-to-image
GitHub 星标★ 102
上线时间2022-08-25 00:00:00
代码更新2022-12-30
仓库体积2.6 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

Easy Diffusion 是一个基于 Jupyter Notebook 的 Stable Diffusion 高级实现，旨在为图像生成提供一套功能丰富的处理套件。它解决了用户在 Google Colab 等云端环境中快速运行文本到图像生成的需求，无需复杂的环境配置。项目核心能力包括：利用潜在扩散模型（Latent Diffusion）和 Stable Diffusion 技术，支持从文本提示生成高质量图像；提供图像处理工具链，可对生成结果进行后续编辑和优化；作为 Notebook 形式，易于交互和修改，适合研究和实验。项目处于早期阶段，代码结构清晰，适合开发者学习和二次开发。

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 ★ 102

核心亮点

  • 基于 Notebook，零配置即可在 Colab 运行，上手快
  • 集成图像处理套件，生成后可继续编辑，工作流完整
  • 代码简洁，基于官方 Stable Diffusion，易扩展和定制

不足之处

  • 项目早期，文档和社区支持待观察
  • 功能相对基础，缺乏高级控制（如 ControlNet）

适用场景

  • 快速体验文本生成图像，无需本地 GPU
  • 教学演示，在 Notebook 中展示扩散模型原理
  • 轻量级图像生成实验，结合图像处理进行二次创作

替代项目

Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)、ComfyUI、InvokeAI

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