local-dream
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许可证
Kotlin
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创建时间
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项目能做什么
在 Android 设备上运行 Stable Diffusion,支持骁龙 NPU 加速及 CPU/GPU 推理。
来源:AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
<div align="center"> # Local Dream <img src="./assets/icon.png" width="32" alt="Local Dream"> **Android Stable Diffusion with Snapdragon NPU acceleration** _Also supports CPU/GPU inference_ <img src="./assets/demo1.jpg" alt="App Demo" width="800"> </div> ## About this Repo This project is **now open sourced and completely free**. Hope you enjoy it! If you like it, please consider [sponsor](#-support-this-project) this project. > [!NOTE] > Currently focused on SD1.5 and SDXL models. SD2.1 is no longer maintained due to poor quality and limited popularity. > > **NPU support:** > > - SD1.5 models are supported on Snapdragon NPUs with Hexagon V68 architecture or newer. > - SDXL models are supported on Snapdragon 8 Gen 3 and newer devices. > > CPU/GPU inference supports SD1.5 and imported SDXL MNN packages. Large SDXL > models require substantially more memory than SD1.5. > > You can join our [telegram group](https://t.me/local_dream) for discussion or help with testing. ## User Guide For certain reasons, all guides and documentation have been moved to [Guide Site](https://ld-guide.chino.icu). ## Credits & Acknowledgments Local Dream is built on top of many excellent open-source projects. Sincere thanks to all the authors and contributors whose work made this project possible. ### C++ Libraries - **[Qualcomm QNN SDK](https://www.qualcomm.com/developer/software/qualcomm-ai-engine-direct-sdk)** - NPU model execution - **[alibaba/MNN](https://github.com/alibaba/MNN/)** - CPU model execution - **[happyyzy/stable-diffusion.cpp](https://github.com/happyyzy/stable-diffusion.cpp)** - Deep performance optimizations for on-device DiT inference - **[xtensor-stack](https://github.com/xtensor-stack)** - Tensor operations & scheduling - **[mlc-ai/tokenizers-cpp](https://github.com/mlc-ai/tokenizers-cpp)** - Text tokenization - **[yhirose/cpp-httplib](https://github.com/yhirose/cpp-httplib)** - HTTP server - **[nothings/stb](https://github.com/nothings/stb)** - Image processing - **[facebook/zstd](https://github.com/facebook/zstd)** - Model compression - **[nlohmann/json](https://github.com/nlohmann/json)** - JSON processing ### Android Libraries - **[square/okhttp](https://github.com/square/okhttp)** - HTTP client - **[coil-kt/coil](https://github.com/coil-kt/coil)** - Image loading & processing - **[MoyuruAizawa/Cropify](https://github.com/MoyuruAizawa/Cropify)** - Image cropping - **AOSP, Material Design, Jetpack Compose** - UI framework ### Models - **[CompVis/stable-diffusion](https://github.com/CompVis/stable-diffusion)** and all other model creators - **[xinntao/Real-ESRGAN](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)** - Image upscaling - **[Kim2091/UltraSharpV2](https://huggingface.co/Kim2091/UltraSharpV2)** - Image upscaling - **[bhky/opennsfw2](https://github.com/bhky/opennsfw2)** - NSFW content filtering --- ## 💖 Support This Project If you find Local Dream useful, please consider supporting its development: ### What Your Support Help阅读完整原文
项目深度分析 AI 生成
垂直领域离线AI工具App(如离线艺术头像/壁纸生成)
| 产品构想 | 基于该项目底层推理框架,封装成面向普通大众的特定场景App,简化参数调节,内置优化好的微调模型与Prompt模板。 |
| 核心功能 | 一键预设风格生图、肖像精修与微调、内置Real-ESRGAN/UltraSharpV2超分放大、纯离线无网络运行 |
| 目标用户 | 普通移动端用户、自媒体创作者、数码发烧友 |
| 难度/周期 | 中等 · 1-2个月 · 成本:开发测试用高通骁龙旗舰机(如8 Gen 3设备)、Google Play/应用商店上架认证费 |
| 收费模式 | 买断制下载付费、高级风格包或滤镜IAP(应用内购买) |
| 竞争风险 | 发热与内存压力大导致低端机崩溃引发差评;模型文件体积大导致下载转化率低 |
| 依据 | 已验证事实 |
端侧NPU加速模型转换与分发增值社区
| 产品构想 | 搭建适配高通QNN/MNN格式的模型托管与下载服务,提供一键转换并推送至手机端的功能。 |
| 核心功能 | 云端一键将开源SD/LoRA模型转换为高通NPU/MNN适配格式、移动端一键下载导入、模型打赏与交易 |
| 目标用户 | 本地AI极客、Stable Diffusion重度创作者 |
| 难度/周期 | 较高 · 2-3个月 · 成本:模型转换与托管服务器带宽成本、存储成本 |
| 收费模式 | 会员订阅制(高速模型下载通道/云端格式转换服务配额)、模型创作者分成 |
| 竞争风险 | 带宽与存储成本高昂;模型版权及NSFW合规风险(推测) |
| 依据 | AI推测 |
端侧AI生图嵌入式SDK商业授权
| 产品构想 | 将底层的QNN+MNN混合推理与优化代码封装为轻量级闭源商业SDK,供第三方App开发者集成端侧生图功能以节省云端GPU成本。 |
| 核心功能 | 跨芯片架构调度接口(NPU优先,回退CPU/GPU)、轻量级C++/Kotlin API绑定、内存占用控制优化 |
| 目标用户 | 需要集成AI生图但希望规避云端服务器成本的移动端软件开发商、硬件厂商 |
| 难度/周期 | 高 · 3-6个月 · 成本:多机型适配与测试设备采购成本、技术支持人力 |
| 收费模式 | SDK按App授权费、技术支持与定制开发咨询费 |
| 竞争风险 | 依赖高通底层SDK更新,不同芯片硬件碎片化适配维护成本极高 |
| 依据 | 尚需验证的假设 |
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
相似项目数据正在完善中,暂不展示(避免误导)
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建时间待补全,最近推送 ,发布过 62 个 Release |
| 社区活跃 | Star 3,977 / Fork 0 / Issue 0(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | 未检测到(需人工确认) |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
此项目未提供 Docker 镜像,安装步骤以原仓库 README 为准(涉及依赖安装与环境配置,对新手门槛较高)。