Stable Diffusion 的图形化 Web 界面,支持扩展、脚本与多种采样方式。
Stable Diffusion web UI
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,722 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
Stable Diffusion 的图形化 Web 界面,支持扩展、脚本与多种采样方式。
Stable Diffusion web UI
sglang 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
SGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.
扩散模型工具库,提供图像、音频生成的预训练管线与示例。
🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.
peft 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning.
《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍,苹果书🍎),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍,苹果书🍎),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
easydiffusion 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、界面美观。
An easy 1-click way to create beautiful artwork on your PC using AI, with no tech knowledge. Provides a browser UI for generating images from text p…
Sana 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
SANA: Efficient High-Resolution Image Synthesis with Linear Diffusion Transformer
dynamo 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可伸缩。
A Datacenter Scale Distributed Inference Serving Framework
stable-diffusion.cpp 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Diffusion model(SD,Flux,Wan,Qwen Image,Z-Image,...) inference in pure C/C++
lora 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Using Low-rank adaptation to quickly fine-tune diffusion models.
mmagic 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
OpenMMLab Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation Toolbox. Unlock the magic 🪄: Generative-AI (AIGC), easy-to-use APIs, awsome mod…
vllm-omni 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A framework for efficient model inference with omni-modality models
pollinations 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Your Friendly Open-Source Gen-AI Platform
transformerlab-app 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
The open source research environment for AI researchers to seamlessly train, evaluate, and scale models from local hardware to GPU clusters.
《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-Universe
《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-Universe
OmniGen 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
OmniGen: Unified Image Generation. https://arxiv.org/pdf/2409.11340
riffusion-hobby 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时、适合生产环境。
Stable diffusion for real-time music generation
discoart 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🪩 Create Disco Diffusion artworks in one line
Marigold 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2024 - Oral, Best Paper Award Candidate] Marigold: Repurposing Diffusion-Based Image Generators for Monocular Depth Estimation
Rerender_A_Video 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[SIGGRAPH Asia 2023] Rerender A Video: Zero-Shot Text-Guided Video-to-Video Translation
ComfyUI-nunchaku 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ComfyUI Plugin of Nunchaku
whisper-vits-svc 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Core Engine of Singing Voice Conversion & Singing Voice Clone
MuseV 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
MuseV: Infinite-length and High Fidelity Virtual Human Video Generation with Visual Conditioned Parallel Denoising
Kandinsky-2 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Kandinsky 2 — multilingual text2image latent diffusion model
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,999 个,本站已收录 65,722 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。