一个完全离线的 AI 图像生成工具，Android 手机和 Windows PC 都能跑

痛点：为什么你需要一个离线的画图工具？

用过 Stable Diffusion 的朋友都知道，想本地跑起来，折腾环境就能劝退一大半人：

• Python 环境配了一晚上，依赖冲突让人崩溃

• 电脑配置不够高，出图慢得像幻灯片

• 在线工具虽然有，但隐私堪忧——你的图传上了别人的服务器

• 想用手机画图？大部分 App 都是云端 API，既不免费也不私密

SD-Ai 正是为了解决这些问题而生——它把 Stable Diffusion 的完整能力打包进 Android App 和 Windows PC 后端，让你在本地就能愉快地画图。

SD-Ai 是什么

SD-Ai 是一个完全离线的 AI 图像生成工具箱，由 Android 手机 App 和 Windows PC 后端 两部分组成。你可以在手机上独立生成图像，也可以通过局域网连接 PC 的显卡来加速出图。

项目完全开源（MIT 协议），源代码托管在 GitHub：github.com/dmych1989/SD-Ai

核心功能一览

🎨 文生图 & 图生图

输入文字描述就能生成图像，也支持以一张图为基础进行二次创作。支持 CLIP Skip 切换，让你对生成过程有更多控制。

🔧 多种采样器

Euler / DPM++ / LCM 等主流采样器全部支持，不同采样器出图风格各异，玩法多样。

📐 灵活的分辨率

从 256×256 到 1024×1024，还支持自定义分辨率。想生成手机壁纸还是方形头像，随你调整。

🔄 手机端模型转换

直接在手机上把 .safetensors 格式转成 MNN 格式，不用连电脑。出门在外也能切换模型风格。

🖼️ 本地图库管理

按时间、参数筛选浏览生成的图片，支持批量删除、一键图生图。

📊 硬件监控

实时显示 CPU / RAM / GPU / 温度，兼容 MIUI SELinux 限制，让你随时掌握设备运行状态。

🌐 多语言界面

默认中文界面，支持多语言切换。

两种使用模式

📱 纯手机模式

在 Android 手机上装好 App，下载模型后即可完全离线使用。使用 MNN 推理引擎，支持高通 NPU 加速（Qualcomm DSP Hexagon），大约 5-20 秒出图一张。通勤路上、咖啡馆里，掏出手机就能画。

🖥️ 手机 + PC 协同模式

Windows PC 上跑后端（stable-diffusion.cpp），手机 App 通过局域网连到 PC，用 PC 的显卡（CUDA / Vulkan）加速出图。PC 上模型跑得更稳，出图速度更快，手机当遥控器用，体验非常流畅。

技术架构揭秘

这个技术选型值得注意：项目没有用传统的 Python 调用方式，而是用 stable-diffusion.cpp 做 PC 端推理、MNN 做手机端推理。好处是启动快、依赖少，安装部署非常简洁。

快速上手

手机端（Android）：

• 用 Android Studio 打开 android-app/ 目录\

• 编译 assembleDebug 生成 APK

• 安装到手机，启动后即可完全离线画图

PC 后端（Windows）：

• 安装 Node.js（v18+）

• 进入 pc-backend/，双击 start.bat 启动

• 手机 App 输入 http://PC-IP:1420 连接

• 选模型 → 加载 → 在手机上点生成

📌 模型需要单独下载（6GB+），项目文档中提供了详细的下载地址清单和快速下载方案。

适合谁用

• AI 绘画爱好者
  
  ：不想折腾 Python 环境，想一键上手 Stable Diffusion

• 隐私敏感用户
  
  ：不愿意把图片上传到云端服务

• 手机党
  
  ：希望在手机上随时随地进行 AI 绘画创作

• 开发者
  
  ：对 MNN 移动端推理或 Android + PC 协同架构感兴趣

• 低配置用户
  
  ：电脑不带高端显卡，用手机 NPU 也能出图

未来规划

项目还在积极迭代中，以下是 Roadmap 上的一些亮点：

• 🧩 ControlNet 集成——更精细控制生成内容

• ⚡ LCM-LoRA / SDXL-Turbo 兼容——更快出图

• 📥 PC 后端模型自动下载

• 👥 多用户 / 队列管理

写在最后

SD-Ai 给我的最大感受是：它真正把 Stable Diffusion 装进了手机，而且是在本地运行。 不需要联网、不需要高性能电脑、不需要折腾环境——这在 AI 绘画工具里非常少见。

如果你也对本地 AI 绘画感兴趣，不妨去 GitHub 上看看这个项目，给它点个 Star。开源社区的力量，正是这样一个个用心打磨的小项目汇聚而成的。

⬇️ 项目地址 ⬇️

   https://github.com/dmych1989/SD-Ai 

以上内容基于开源项目 README 整理，项目遵循 MIT 协议开源。