StableDiffusion 是目前非常流行的一款 AI 绘图项目，得益于开源，现在有更多开发者参与该项目并制作了各种出色的模型。
在之前用户要使用 StableDiffusion 通常需要使用 CLI 部署或使用第三方开发者封装的客户端，现在有开发者利用 Google Chrome 的 WebGPU 功能，搭建了可以在浏览器中运行的 StableDiffusion。
为了能够在浏览器里运行，开发者将 StableDiffusionPipeline 从 Python 移植到了 JS，因为采用单线程运行，所以速度比较慢。
目前这个项目主要还是演示目的，因为运行起来会比较难受：
- 浏览器要支持 WebGPU 和 WebAssembly
- 需要在线下载 3.5GB 的模型文件 (自动缓存，不清理浏览器不删除)
- 运行时占用 8GB 的内存
- 每个步骤大约需要 1 分钟 ±10 秒来运行 VAE 解码器生成图像
- 不支持多线程
- 如果打开 DevTools 则运行速度会慢两倍
- UNET 仅在 GPU 上运行速度约有 10%，所以浏览器标签页可能会卡死
- 出于演示目的，一般 3 步就够
- 要生成一个可接受的图像，大约需要 20 步，也就是保守估计都得 30 分钟以上
项目地址：https://github.com/dakenf *你的 Star 对开发者来说非常重要，请不要忘记顺手点个 star
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