stable-diffusion.cpp
SHA-256순수 C/C++로 로컬에서 Stable Diffusion, FLUX, Qwen 등의 이미지 생성 모델을 실행할 수 있으며, Python 없이 단일 실행 파일만으로 순수 CPU 컴퓨터에서 이미지와 동영상을 생성할 수 있습니다.
Python을 설치할 필요 없이, 프로그램 하나만으로 로컬에서 AI 이미지 생성을 실행할 수 있습니다.
주요 기능
- 순수 C/C++ 구현, 외부 종속성 없이 다운로드 후 바로 사용 가능
- SD, FLUX, Qwen-Image, Z-Image, Wan 비디오 등 수십 가지 주요 모델 지원
- CPU, NVIDIA 그래픽 카드, Vulkan, Metal 등 다양한 하드웨어 동시 지원
- GGUF 양자화 및 메모리 최적화 기술로 저사양 컴퓨터에서도 실행 가능
- LoRA, ControlNet, IP-Adapter 등 자주 사용하는 확장 기능과 호환
할 수 없는 것
- •이것은 명령줄 도구로, 공식 그래픽 인터페이스가 없으며(서드파티 인터페이스와 내장 Web UI는 있지만) 터미널에 익숙하지 않은 사용자에게는 진입 장벽이 있습니다. 모델 가중치는 직접 다운로드해야 하며, 단일 파일이 보통 몇 GB에 달하므로 충분한 하드 디스크 공간을 확보하세요. 프로젝트가 활발히 개발 중이므로 명령 매개변수는 버전에 따라 변경될 수 있습니다. CPU만으로는 이미지 생성 속도가 느리며, 비디오 생성은 하드웨어 요구 사항이 높습니다. 이 도구는 추론 생성만 수행하며, 자체 모델을 훈련하는 데는 사용할 수 없습니다.
사용 사례
- 독립 그래픽 카드가 없는 일반 컴퓨터에서 로컬로 AI 이미지 생성, 개인정보는 기기 밖으로 나가지 않음
- 자신의 소프트웨어나 App에 AI 그림 그리기 기능을 내장 (Python, Go, Rust 등 언어 바인딩 제공)
- VRAM이 작은 기기에서 양자화 모델을 통해 저렴한 비용으로 이미지 생성
- 이미지나 동영상을 대량 생성하고 프로세스를 스크립트화하고 재현 가능하게 만들고 싶은 경우
stable-diffusion.cpp는 ggml 기반의 순수 C/C++ 확산 모델 추론 엔진으로, 설계 철학은 llama.cpp와 일맥상통합니다. SD1.x/SDXL/SD3, FLUX 전 시리즈, Qwen-Image, Z-Image, Wan2.x 비디오, LTX 등 수십 종의 이미지 및 비디오 모델을 지원하며, LoRA, ControlNet, IP-Adapter, PhotoMaker와 ESRGAN 고해상도 업스케일링도 호환됩니다. ComfyUI, stable-diffusion-webui 등 Python 솔루션과 비교했을 때 가장 큰 장점은 극도의 경량성입니다. 외부 의존성이 없는 실행 파일 하나만으로 실행할 수 있으며, CPU, CUDA, Vulkan, Metal, OpenCL, SYCL 등 다양한 백엔드를 지원하여 Linux, macOS, Windows는 물론 Android까지 커버합니다. GGUF 양자화, TAESD 고속 디코딩, VAE 타일링, Flash Attention을 함께 사용하면 외장 그래픽 카드가 없고 메모리가 제한된 일반 컴퓨터에서도 로컬에서 프라이빗하게 이미지와 비디오를 생성할 수 있습니다.
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소프트웨어 설치
다운로드한 설치 프로그램을 더블 클릭하고 안내에 따르세요
GitHub Releases 페이지에서 해당 시스템용 사전 컴파일 버전을 다운로드하고 압축 해제
Hugging Face에서 모델 가중치 파일 다운로드(예: SD 1.5의 .safetensors 또는 .gguf 파일)
터미널을 열고 ./bin/sd-cli -m 모델 파일 경로 -p "설명 텍스트" 실행
- GitHub Releases 페이지에서 해당 시스템용 사전 컴파일 버전을 다운로드하고 압축 해제
- Hugging Face에서 모델 가중치 파일 다운로드(예: SD 1.5의 .safetensors 또는 .gguf 파일)
- 터미널을 열고 ./bin/sd-cli -m 모델 파일 경로 -p "설명 텍스트" 실행
SHA-256 체크섬 확인됨
GitHub 공식 Release 페이지에서 추출된 체크섬
SHA256 체크섬
fe20366827d357c00797eebb58244dddab7fd9a348d70090c3871004c320f38d이 체크섬은 GitHub Release 페이지에서 추출되었습니다. 다운로드 후 파일 무결성을 확인하세요.
이 플랫폼의 모든 SHA-256 체크섬은 프로젝트의 공식 GitHub Release 페이지에서 추출되었으며, 어떠한 변경도 없습니다. GitHub Releases 페이지에서 직접 검증할 수 있습니다.
오픈소스 투명성
GitHub 소스 보기제거 정보
본 프로젝트는 포터블 소프트웨어로, 레지스트리에 기록하지 않고 시스템 구성 요소를 설치하지 않습니다. 압축 해제된 프로그램 폴더와 다운로드한 모델 파일을 직접 삭제하기만 하면 완전히 제거되며, 시스템에 잔여물이 남지 않습니다.
추가 의존성 없음
다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.
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5 FAQs
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