探索无限创意：基于C++的Stable Diffusion图像生成库
axodox-machinelearning This repository contains a C++ ONNX implementation of StableDiffusion. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ax/axodox-machinelearning
项目介绍
本项目提供了一个完全基于C++实现的Stable Diffusion图像生成库，涵盖了原始的txt2img、img2img和inpainting功能，以及安全检查器。该解决方案不依赖Python，并且在一个进程中完成整个图像生成过程，性能极具竞争力，使得部署变得极为简单和轻量，仅需几个可执行文件和库文件以及模型权重。使用该库，您可以将Stable Diffusion集成到几乎任何应用程序中——只要它能够导入C++或C函数，但对于实时图形应用程序和游戏的开发者来说最为有用，这些应用程序通常使用C++实现。
项目技术分析
核心技术
ONNX格式：项目使用ONNX格式存储图像生成过程中涉及的数学模型，这些模型通过ONNX Runtime执行，支持多种平台（Windows、Linux、MacOS、Android、iOS、WebAssembly等）和执行提供者（如NVIDIA CUDA / TensorRT、AMD ROCm、Apple CoreML、Qualcomm QNN、Microsoft DirectML等）。
ControlNet支持：库支持ControlNet，允许使用输入图像引导图像生成过程，例如通过OpenPose估计器和OpenPose条件ControlNet，可以指定姿势以生成更好的结果。
特征提取器：库提供了GPU加速的特征提取器实现，包括姿态估计（使用OpenPose）、深度估计（使用MiDAS）和边缘检测（使用Holistically-Nested Edge Detection）。
技术优势
高性能：整个图像生成过程在一个进程中完成，性能极具竞争力。 跨平台支持：通过ONNX Runtime，支持多种平台和执行提供者，具有良好的可移植性。 轻量级部署：仅需几个可执行文件和库文件以及模型权重，部署极为简单和轻量。项目及技术应用场景
实时图形应用：适用于需要实时生成和处理图像的应用程序，如游戏、虚拟现实和增强现实。 创意工具：适用于艺术家和设计师，提供强大的图像生成和编辑功能。 自动化内容生成：适用于需要自动化生成内容的场景，如广告、电影和动画制作。项目特点
完全C++实现：不依赖Python，适用于C++开发者。 高性能：在一个进程中完成整个图像生成过程，性能极具竞争力。 轻量级部署：仅需几个可执行文件和库文件以及模型权重，部署极为简单和轻量。 跨平台支持：通过ONNX Runtime，支持多种平台和执行提供者，具有良好的可移植性。 ControlNet支持：允许使用输入图像引导图像生成过程，提供更精确的控制。 特征提取器：提供GPU加速的特征提取器实现，增强图像生成的效果。结语
本项目为开发者提供了一个强大且灵活的图像生成工具，特别适合实时图形应用和游戏的开发者。通过其高性能、轻量级部署和跨平台支持，您可以轻松地将Stable Diffusion集成到您的应用程序中，探索无限的创意可能性。立即尝试，开启您的创意之旅！
axodox-machinelearning This repository contains a C++ ONNX implementation of StableDiffusion. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ax/axodox-machinelearning
总结
### 文章总结：基于C++的Stable Diffusion图像生成库**项目概述**：
本文介绍了一个完全基于C++的实现Stable Diffusion图像生成库的项目，允许开发者在不依赖Python的情况下，轻松集成Stable Diffusion功能到他们的应用中。该项目覆盖txt2img、img2img、inpainting等核心功能，并包含安全检查器，确保应用的稳定性与安全性。
**核心技术特点**：
1. **ONNX格式**：采用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式存储模型，支持多样化的执行环境和平台，包括Windows、Linux、MacOS以及移动和Web平台，兼容NVIDIA CUDA / TensorRT、AMD ROCm等多种执行引擎。
2. **ControlNet支持**：支持通过输入图像引导图像生成，如使用OpenPose条件ControlNet实现特定姿态的图像生成，增加图像生成的指向性和精确度。
3. **GPU加速特征提取**：内置姿态估计、深度估计及边缘检测的GPU加速特征提取器，采用如OpenPose、MiDAS和Holistically-Nested Edge Detection等技术，提升图像处理的效率和效果。
**项目优势：**
- **高性能**：整个图像生成流程在一个进程中完成，具备出色的性能表现。
- **轻量级部署**：部署仅需少量可执行文件、库文件及模型权重，实现快速简便的集成。
- **跨平台支持**：通过ONNX Runtime的广泛应用支持，确保在不同平台和设备上均能稳定运行。
**应用场景：**
- **实时图形应用**：特别适用于游戏开发、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域，提供实时图像生成能力。
- **创意工具**：助力艺术家和设计师进行图像创作和编辑，提升工作效率。
- **自动化内容生成**：广告、电影和动画制作等需求自动化内容生成的行业或场景可大幅提升内容生产速度与灵活性。
**结语：**
项目中提供的C++ ONNX实现的Stable Diffusion图像生成库，凭借其高性能、轻量级和跨平台支持等优势，极大地拓宽了Stable Diffusion场景应用的空间。特别是针对实时图形和游戏开发的领域，该库提供了卓越的图像生成和编辑能力，是开发者探索创意和实现创新的必然选择。即刻访问[项目地址](https://gitcode.com/gh_mirrors/ax/axodox-machinelearning)尝试这个强大的工具，开启您的图像生成全新篇章。