leejet/stable-diffusion.cpp
C/C++ 기반의 경량 확산 모델 추론 엔진으로 다양한 이미지·영상 생성 모델을 CPU/GPU에서 실행합니다
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중간맛 분석
스택: C/C++, ggml, CUDA/Vulkan/Metal/OpenCL 백엔드 / 난이도: 중상 / 바로 쓸 수 있나: 예, 사전 빌드 바이너리 제공 및 명령 1줄로 이미지 생성 가능 / 지원 모델: Stable Diffusion, FLUX, SDXL, SD3, Wan(영상), Qwen-Image, Z-Image 등 20종 이상 / 데모: 웹 UI 포함, ControlNet·LoRA·LCM 지원
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 오프라인 환경에서 로컬 컴퓨터로 텍스트-이미지 생성
- GPU 메모리가 부족할 때 양자화로 모델 경량화해 실행
- 모바일/엣지 디바이스에서 경량 확산 모델 배포 및 추론
핵심 기능
순수 C/C++ 구현으로 외부 의존성 최소화GGUF 양자화 및 다중 백엔드(CUDA/Metal/Vulkan/OpenCL) 지원20종 이상 모델 지원(Stable Diffusion, FLUX, SDXL, SD3, 영상 모델 등)
대안 대비 차별점
ggml 기반 극단적 경량화와 다양한 최신 이미지·영상 생성 모델 지원으로 llama.cpp와 동등한 수준의 C++ 추론 표준을 제시합니다.
준비물
- C++17 이상 컴파일러
- CMake 3.13 이상
- (선택) CUDA 11.x/12.x (NVIDIA GPU 가속용)
- (선택) Vulkan SDK (GPU 가속용)
바로 시작하기
- 릴리스 페이지에서 사전 빌드된 바이너리 다운로드하거나 소스에서 빌드합니다.
git clone https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp.git
cd stable-diffusion.cpp
mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
- 모델 가중치 다운로드 (예: Stable Diffusion v1.5)
curl -L -O https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
- 한 줄 명령으로 이미지 생성
./bin/sd-cli -m ../models/v1-5-pruned-emaonly.safetensors -p "a lovely cat"
- (선택) 성능 최적화를 위해 백엔드 선택 및 양자화 가이드 참고
별 추이 · 7일
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활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 50/100
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2023년 생성
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[](https://www.gitbap.com/r/leejet/stable-diffusion.cpp)🔌 클로드에서 바로 써보기
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
방법 ① 커넥터 URL
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp방법 ② 플러그인 (체험까지)
플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기