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🔥DiffSynth-Studio：开源扩散模型引擎，开启AI创作新体验

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Apache-2.0

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DiffSynth-Studio 是一款基于扩散模型的开源图像生成引擎，它融合了 FLUX、Qwen 等多种模型，并提供模块化、轻量化的设计，适用于文本到图像、图像到视频等多种任务。该项目已在 GitHub 上获得一定热度，是 AI 内容生成领域的一个创新实验。

DiffSynth-Studio 是一个开源的扩散模型引擎，由 ModelScope 团队开发维护。该项目旨在通过框架开发推动技术创新，结合开源社区的力量，探索生成式模型的极限。

✨ DiffSynth-Studio 包含两个核心项目：

1. **DiffSynth-Studio**：专注于前沿技术探索，为学术界提供支持，具备更先进的模型能力。

2. **DiffSynth-Engine**：面向工业场景，注重稳定部署和高性能计算，适合实际应用需求。

💡 使用场景：

- 文本到图像（Text-to-Image）

- 图像到视频（Image-to-Video）

- 视频生成、风格迁移等高级控制功能

- 支持 FLUX、Qwen 等多种扩散模型，满足不同用户需求。

🚀 优势亮点：

- 模块化设计，便于扩展与定制

- 轻量化架构，降低硬件门槛

- 高效内存管理，提升运行效率

- 提供低显存推理方案，让更多设备也能使用

- 可一键加载多个预训练模型，简化工作流程

📈 热度分析：

GitHub 上的 stars 数量已达 10k，forks 有 929，说明其在 AI 社区中具有一定影响力。Issue 和 PR 的活跃度也表明开发者对项目的持续关注和改进。

💬 用户反馈：

项目文档详细，安装方式多样，包括从源码或 PyPI 安装。对于初学者来说，提供了清晰的入门示例代码，如 Qwen-Image 或 FLUX 模型的快速启动方法。

🎯 如果你是热爱 AI 创作的开发者，或者想尝试新的扩散模型工具，DiffSynth-Studio 值得一看！更多详情可查看官方 GitHub 页面。

Python 图像生成 AIGC