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stable-diffusion-webui-docker

便捷运行Stable Diffusion，提供多样UI选择

Stable DiffusionDockerAUTOMATIC1111ComfyUIUI界面Github开源项目

Stable Diffusion WebUI Docker项目通过简洁界面，帮助用户在本地设备上轻松运行Stable Diffusion。详细的设置和使用说明请见wiki。项目支持AUTOMATIC1111、ComfyUI等多种UI，并提供详尽功能。用户可通过文本生成图像、图像编辑等功能进行创作。项目鼓励社区贡献，但请先在讨论区提出问题和计划。软件协议禁止生成违法或有害内容，详细规则请查阅许可文件。

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介绍相关项目
ComfyUI-layerdiffuse - ComfyUI图层扩散技术实现高级图像处理
AI绘图ComfyUIGithubLayerDiffuse图像处理图层生成开源项目
ComfyUI-layerdiffuse扩展为ComfyUI集成了LayerDiffuse的图层扩散功能，支持SDXL和SD15模型。该项目提供前景生成、背景提取和图层混合等高级操作，并包含多种工作流程示例，如RGBA前景生成、条件混合和联合生成。这些功能使得用户可以更精细地控制图像生成过程，为图像编辑和合成领域带来新的可能性。
Stable Diffusion API - 全面的AI图像生成和模型训练API服务
AI工具AI绘图APIStable Diffusion图像生成模型训练
Stable Diffusion API平台提供多样化的AI图像生成和模型训练服务。开发者可通过API轻松集成文本生成图像、图像编辑等功能,无需高端硬件即可使用。平台拥有丰富的预训练模型,支持先进的微调技术,并提供企业级服务。作为众多公司的选择,该平台为AI图像应用开发提供了便捷解决方案。
ComfyUI-TiledDiffusion - ComfyUI大尺寸图像生成与放大扩展
ComfyUIGithubTiled DiffusionTiled VAEVRAM优化大图生成开源项目
ComfyUI-TiledDiffusion扩展采用分块扩散算法和VAE技术，实现大尺寸图像生成和放大。支持SDXL模型和ControlNet，可在有限显存下处理超大图像。提供灵活参数设置，如分块大小和重叠度，以优化图像处理效果。适用于需要高质量大图生成和放大的场景。
sd-webui-controlnet - 为Stable Diffusion WebUI增添高度可控的图像生成功能
AI绘图ControlNetGithubStable DiffusionWebUI图像生成开源项目
sd-webui-controlnet扩展为Stable Diffusion WebUI集成了ControlNet功能。它支持多种控制模型和预处理器,实现像素级精确控制,兼容高分辨率修复和上采样脚本。用户可调整提示词与控制网络的权重,还可使用参考图像进行无模型控制。该扩展显著提升了Stable Diffusion的可控性,为AI图像生成开启更多可能性。
comfyui - 用户友好的AI工作流程编辑器和容器化解决方案
AI-DockCUDAComfyUIDockerGithubROCm开源项目
ComfyUI是一款开源的AI工作流程编辑器，集成于可高度定制的AI-Dock容器中。该项目支持NVIDIA CUDA、AMD ROCm和CPU平台，并采用灵活的版本标签系统。通过环境变量，可轻松配置自动更新、端口设置等功能。ComfyUI还提供API接口，便于进行二次开发和集成。这个工具特别适合需要定制AI工作流程的开发者和研究人员，为AI应用开发提供了便利的容器化解决方案。
sd-webui-lobe-theme - 高度可定制的Stable Diffusion WebUI界面框架
GithubLobe ThemeStable Diffusion功能概述开源项目扩展安装用户界面
Lobe Theme是专为Stable Diffusion WebUI设计的界面框架，提供高度可定制的设计。支持明暗两种模式，且可通过URL或启动参数切换。提供多种颜色方案、Logo定制以及提示词语法高亮、可定制侧边栏和改进的图像信息显示。支持PWA技术，确保流畅操作。
MochiDiffusion - 在macOS上本地运行Stable Diffusion生成图像的应用
Apple SiliconCore MLGithubMochi DiffusionStable DiffusionSwiftUI开源项目
Mochi Diffusion使Mac用户可以本地运行Stable Diffusion，充分利用Apple Silicon的Neural Engine来提升性能和速度，并减少内存消耗。应用具有图像生成、图像转高分辨率和离线操作等功能，还支持自定义模型，并保留生成图像的元数据。
stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现，支持自定义参数
该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现，支持文本生成图像与图像生成图像的操作，允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库，适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用，并且借鉴了多个知名开源库，是学习和实践的理想资源。
stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术
Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
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