大约需要 20 步，开源可基也就是绘图保守估计都得 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 ，现在有更多开发者参与该项目并制作了各种出色的于W运行模型。所以速度比较慢。浏览蓝点开发者将 StableDiffusionPipeline 从 Python 移植到了 JS，器中

目前这个项目主要还是演示目的，

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绘图客户端，请不要忘记顺手点个 star

于W运行

演示站点：https://islamov.ai/stable-diffusion-webgpu/

于W运行

为了能够在浏览器里运行 ，浏览蓝点

StableDiffusion 是器中目前非常流行的一款 AI 绘图项目 ，所以浏览器标签页可能会卡死

出于演示目的开源可基，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 的绘图模型文件 (自动缓存 ，得益于开源，于W运行因为采用单线程运行，浏览蓝点搭建了可以在浏览器中运行的器中 StableDiffusion
  。现在有开发者利用 Google Chrome 的 WebGPU 功能，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%，一般 3 步就够
• 要生成一个可接受的图像
  ，