diffusionbee stable diffusion ui

Diffusion Bee: aplicación GUI de difusión estable para MacOS

Diffusion Bee es la forma más sencilla de ejecutar Stable Diffusion localmente en su Mac Intel/M1. Viene con un instalador de un solo clic. No se necesitan dependencias ni conocimientos técnicos.

• Se ejecuta localmente en su computadora, no se envían datos a la nube (aparte de la solicitud para descargar los pesos o a menos que elija cargar una imagen).
• Si le gusta Diffusion Bee, considere consultar https://Liner.ai, una herramienta de un solo clic para entrenar modelos de aprendizaje automático.

Descargar en https://diffusionbee.com/

Para obtener ideas rápidas, visite https://arthub.ai

Únase al servidor de Discord: https://discord.gg/t6rC5RaJQn

Características

• Privacidad total de los datos: no se envía nada a la nube (a menos que elija cargar una imagen)
• Interfaz de usuario limpia y fácil de usar con instalador con un solo clic
• Imagen a imagen
• Modelos compatibles: - SD 1.x, SD 2.x, SD XL, Inpainting, ControlNet, LoRA
• Descarga modelos desde la aplicación.
• En pintura
• pintura exterior
• Historia de la generación
• Mejora de imágenes
• Múltiples tamaños de imagen
• Optimizado para chips M1/M2
• Se ejecuta localmente en su computadora
• Indicaciones negativas
• Opciones de aviso avanzadas
• ControlNet

como usar

1. Descargue e inicie la aplicación.

2. Ingrese un mensaje y haga clic en generar

Texto a imagen:

Imagen a imagen:

Múltiples aplicaciones:

Imagen a imagen con máscara:

En pintura:

Lienzo de IA avanzado:

ControlNet:

Descargar Modelos:

Historia:

Para obtener más información, visite la documentación.

Requisitos

• Mac con CPU Intel o M1/M2
• Para Intel: MacOS 12.3.1 o posterior
• Para M1/M2: MacOS 11.0.0 o posterior

Licencia: Stable Diffusion se publica bajo la licencia CreativeML OpenRAIL M: https://github.com/CompVis/stable-diffusion/blob/main/LICENSE Diffusion Bee es solo un contenedor de GUI además de Stable Diffusion, por lo que todo el término de Se aplica difusión estable en las salidas.

Referencias

1. https://github.com/CompVis/stable-diffusion
2. https://github.com/madebyollin/maple-diffusion
3. https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow
4. https://github.com/liuliu/swift-diffusion (muchas gracias a Liu Liu)
5. https://github.com/huggingface/diffusers