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CPU优化的Stable Diffusion，提高图像生成效率

Stable DiffusionFastSD CPUOpenVINOAdversarial Diffusion DistillationLatent Consistency ModelsGithub开源项目

FastSD CPU 是一种基于 Latent Consistency Models 和 Adversarial Diffusion Distillation 的增强型 Stable Diffusion 版本，专为提升 CPU 上的图像生成速度。它提供桌面 GUI、WebUI 和 CLI 接口，兼容 Windows、Linux、Mac 和 Android 系统，支持 256、512、768、1024 分辨率图像，并集成 OpenVINO 加速功能，显著提高推理速度和内存优化。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
sdxl-turbo - 基于Stable Diffusion的快速AI图像生成模型
Apache许可证GithubHuggingfacediffusers图像生成开源库开源项目机器学习模型
SDXL-Turbo是基于Stable Diffusion技术开发的AI图像生成模型。该模型能快速生成高质量图像，适用于实时应用和大规模图像生成任务。SDXL-Turbo在保持图像质量的同时提高了生成速度，可在Diffusers库中使用。模型采用Apache-2.0许可证，为AI图像生成领域提供了新的工具选择。
stable-diffusion-xl-demo - 基于Stable Diffusion XL的开源AI图像生成WebUI
GithubStable Diffusion XL图像生成开源项目机器学习深度学习生成式AI
stable-diffusion-xl-demo是基于Stable Diffusion XL 1.0的Gradio演示WebUI。该项目集成了LCM LoRA和SSD-1B模型，提高了图像生成速度。它提供简便的安装和启动方法，支持多GPU并行处理，并可在Colab上运行。相比SD v2.1，SDXL无需额外调整即可生成更高质量图像。此外，项目还提供多种内存优化和性能提升选项。
sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型
CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型
sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型，通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库，可生成高质量的图像变体，主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本，相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现，但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。
ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架
C++GithubONNXRuntimeStable Diffusion开源开源项目推理引擎
ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。
easydiffusion - AI图像生成工具
AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验
Easy Diffusion 3.0提供一键安装，无需技术知识和预装软件，快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型，新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等，适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户，配备强大的社区支援。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。
stable-diffusion-webui-forge - 增强版AI图像生成平台 -，打造更快、更强大的深度学习体验
AI绘图GithubStable DiffusionWebUI Forge实验功能开发平台开源项目
Stable Diffusion WebUI Forge是原版SD WebUI的增强平台，专注于资源优化和推理加速。该项目集成了FreeU V2、ControlNet和IP-Adapter等先进特性，支持一键安装和多版本CUDA/PyTorch兼容。Forge旨在为开发者提供更友好的环境，同时为用户带来高效的AI图像生成体验。
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。
ml-stable-diffusion - 在Apple设备上实现高效稳定的AI图像生成
AI绘图Core MLGithubStable Diffusion开源项目性能优化模型转换
ml-stable-diffusion是一个开源项目,旨在优化Stable Diffusion模型在Apple设备上的运行。它包含用于模型转换的Python工具和用于iOS/macOS应用集成的Swift包。通过权重压缩等技术,该项目显著提升了性能和内存效率,使开发者能够在Apple平台应用中实现高质量的AI图像生成。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。
相关项目
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