StreamDiT 通过“分块-缓存-并行”流式架构，让消费级显卡也能实时生成 2K+ 图像，同时保持扩散模型的高保真细节。
1 主要功能
1.1 实时高分辨率生成：单张 2048×2048 图像在 RTX 3060 上 2 秒内完成，1024×1024 可达 8 fps。
1.2 流式渐进输出：边计算边显示，用户可提前看到低分辨率草稿并随时终止。
1.3 多任务支持：文生图、图生图、修复、超分、动画帧插值统一接口。
1.4 低显存占用：8 GB 显存即可推理 2K 图，16 GB 可训练 LoRA。
1.5 插件化后端：兼容 Stable Diffusion XL、SD 1.5、DiT 系列检查点，一键切换。
1.1 实时高分辨率生成：单张 2048×2048 图像在 RTX 3060 上 2 秒内完成，1024×1024 可达 8 fps。
1.2 流式渐进输出：边计算边显示，用户可提前看到低分辨率草稿并随时终止。
1.3 多任务支持：文生图、图生图、修复、超分、动画帧插值统一接口。
1.4 低显存占用：8 GB 显存即可推理 2K 图，16 GB 可训练 LoRA。
1.5 插件化后端：兼容 Stable Diffusion XL、SD 1.5、DiT 系列检查点，一键切换。
2 技术原理
2.1 分块流式 U-DiT：将 DiT 的 2D 特征图按 64×64 小块顺序送入网络，使用跨块 KV-Cache 复用已计算注意力权重，避免重复计算。
2.2 双缓冲管线：GPU 计算与 PCIe 回传并行，实现“计算-解码-显示”流水线零阻塞。
2.3 自适应步长调度：根据显存剩余量动态调整扩散步数与分块大小，保证帧率稳定。
2.4 量化与稀疏：支持 INT8 权重+FP16 激活混合精度，及 2:4 稀疏化，显存带宽减半。
2.1 分块流式 U-DiT：将 DiT 的 2D 特征图按 64×64 小块顺序送入网络，使用跨块 KV-Cache 复用已计算注意力权重，避免重复计算。
2.2 双缓冲管线：GPU 计算与 PCIe 回传并行，实现“计算-解码-显示”流水线零阻塞。
2.3 自适应步长调度：根据显存剩余量动态调整扩散步数与分块大小，保证帧率稳定。
2.4 量化与稀疏：支持 INT8 权重+FP16 激活混合精度，及 2:4 稀疏化，显存带宽减半。
3 应用场景
3.1 直播实时换脸/场景生成：主播输入一句提示即可实时替换背景。
3.2 游戏即时资产：关卡编辑器内“文字→场景”秒级出图。
3.3 影视预览：分镜脚本快速可视化，导演现场修改台词即时成像。
3.4 电商海报：运营人员输入 SKU 卖点，批量生成 4K 商品图。
3.5 移动端云推理：搭配轻量客户端，低码率视频流+云端 2K 图像回传。
3.1 直播实时换脸/场景生成：主播输入一句提示即可实时替换背景。
3.2 游戏即时资产：关卡编辑器内“文字→场景”秒级出图。
3.3 影视预览：分镜脚本快速可视化，导演现场修改台词即时成像。
3.4 电商海报：运营人员输入 SKU 卖点，批量生成 4K 商品图。
3.5 移动端云推理：搭配轻量客户端，低码率视频流+云端 2K 图像回传。
4 使用方法
4.1 安装
4.1 安装
git clone https://github.com/StreamDiT/StreamDiT
cd StreamDiT && pip install -r requirements.txt4.2 快速推理
python stream_generate.py \
--prompt "a cyberpunk city at night, neon lights, 4k" \
--width 2048 --height 2048 \
--tile_size 64 --output out.png4.3 实时预览
python stream_gradio.py --share # 浏览器打开 Gradio 界面，边生成边显示
4.4 训练 LoRA
accelerate launch train_lora.py \
--data_dir ./dataset \
--rank 64 --mixed_precision fp165 适用人群
5.1 AI 绘画爱好者：显存有限却想跑高清图。
5.2 直播/短视频创作者：需要实时场景或道具。
5.3 游戏美术与影视预演：快速迭代概念稿。
5.4 云服务商：可集成进 SaaS 做高并发图生图 API。
5.1 AI 绘画爱好者：显存有限却想跑高清图。
5.2 直播/短视频创作者：需要实时场景或道具。
5.3 游戏美术与影视预演：快速迭代概念稿。
5.4 云服务商：可集成进 SaaS 做高并发图生图 API。
6 优缺点介绍
6.1 优点
6.1 优点
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消费级显卡即可 2K 实时，部署门槛低；
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渐进式预览提升交互体验；
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代码完全开源，支持社区插件；
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与现有 SD 生态权重兼容，迁移成本低。
6.2 缺点 -
分块策略在极端纵横比时可能出现接缝痕迹，需后处理；
-
当前仅支持扩散类模型，GAN 或自回归方案尚未集成；
-
流式实现带来约 3–5% 的 FID 损失，极致画质党需关闭流式模式重跑。
分类标签：扩散模型、实时推理、高分辨率图像、低显存优化、开源工具、直播插件、AI绘画
苹果智能助手（Apple Intelligence）是苹果公司推出的一款集成在iPhone、iPad和Mac中的智能服务，旨在帮助用户更高效地完成写作、表达和日常任务。它通过在设备上进行处理，保护用户的隐私，同时利用服务器端的模型处理更复杂的请求。