Bu site henüz oluşturulmaktadır.

Stable Diffusion WebUI Forge

Stable Diffusion WebUI üzerine kurulu, yapay zeka görsel üretimi için yerel web arayüzü

Stable Diffusion WebUI Forge, Gradio kullanılarak Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111) üzerine inşa edilmiş bir platformdur. README dosyasına göre amacı geliştirme sürecini kolaylaştırmak, kaynak yönetimini optimize etmek, çıkarım hızlandırmak ve deneysel özellikleri incelemektir. SD-WebUI 1.10.1 sürümüne dayanmaktadır.

Kendi bilgisayarınızda ve GPU'nuzda yerel olarak çalışır. Windows için tek tıklamayla kurulan paket Git ve Python içerir; önerilen paket CUDA 12.1 ve PyTorch 2.3.1 kullanır. BitsandBytes NF4 ve GGUF formatlarındaki Flux modellerini, LoRA'ları, yerleşik ControlNet'i, IP-Adapter'ları ve şeffaf arka planlı görselleri (LayerDiffuse) destekler.

AGPL-3.0 lisansı kapsamında ücretsiz ve açık kaynaklıdır.

README’de Forge’un geliştirilmekte olduğu ve dokümanların, arayüzün ve işlevlerin güncellemelerle değişebileceği belirtiliyor. Durum tablosu en son Eylül 2024’te güncellenmiş olup, bazı bölümlerin bozuk veya henüz uygulanmamış olduğu gösteriliyor. Ana dalda yapılan son kod değişikliği Haziran 2025’te gerçekleşmiş; o tarihten sonra hiçbir değişiklik yapılmamıştır (Ekim 2026 tarihinde kontrol edilmiştir).

Şunlar için tasarlandı

Kendi GPU'larında Stable Diffusion ve Flux modelleriyle yapay zeka görselleri üreten kişiler ve eklenti geliştiren geliştiriciler. README, Forge'un geliştirmeyi kolaylaştırmayı ve deneysel özellikleri incelemeyi amaçladığını belirtir.

Kullanım durumları

Stable Diffusion ve Flux modelleriyle metin istemlerinden görüntüler oluşturun
img2img, çizim ve inpaint araçlarıyla görüntüleri düzenleyin.
Yerleşik ControlNet ve IP-Adapter'larla görüntüleri yönlendirin
LayerDiffuse kullanarak şeffaf arka planlı görüntüler oluşturun.
Flux NF4 ve GGUF modellerine LoRA’lar uygulayın
UnetPatcher ile UNet’i yamalayan eklentiler yazın

Bir alternatif

Stable Diffusion web UI (AUTOMATIC1111)
AUTOMATIC1111 arayüzünü korur ve Flux modelleri (NF4, GGUF), yerleşik ControlNet ve şeffaf görseller ekler. README'si, çıkarımı hızlandırdığını ve GPU belleğini daha iyi yönettiğini belirtir.
ComfyUI
Düğüm grafiği yerine tek sayfalık ayarlar; ControlNet ve IP-Adapter'lar yerleşiktir.