AI 应用人工智能桌面应用本地部署媒体生成【免费下载链接】StabilityMatrixMulti-Platform Package Manager for Stable Diffusion项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StabilityMatrix点击查看免费下载Stability Matrix下文简称 SM是一个多平台的 Stable Diffusion 包管理器其核心价值在于把分散在不同仓库、不同 Python 依赖环境下的 AI 生成工具统一纳入一套可重复的安装与启动流程。本文以官方文档 docs/package-manager/supported-packages.md 为主体结合仓库内 StabilityMatrix.Core/Models/Packages 目录下各包的源码实现逐类梳理 SM 支持的推理包、训练包与遗留包清单并深入说明每个包在代码层是如何被注册、安装、共享模型目录与配置启动参数的。读完本文你将能对照文档与源码准确判断哪种包适合自己的硬件与工作流并理解一键安装背后实际发生的事情。目录包管理器与受支持包的基本概念推理类包Inference Packages训练类包Training Packages遗留包Legacy Packages源码视角包是如何被定义与注册的进一步阅读包管理器与受支持包的基本概念根据 docs/package-manager/overview.md包管理器Package Manager是 SM 安装、更新、启动并管理各类 AI 生成包如 ComfyUI、Stable Diffusion WebUI 各分支、Forge、InvokeAI 以及各种训练工具的核心界面。从Packages屏幕中你可以通过引导式流程guided flow一键安装新包让多个包并排共存彼此保持隔离安装以实时控制台输出启动它们更新或回滚版本按包配置启动参数launch arguments、环境变量、共享模型文件夹shared model folders与扩展extensions。每个包都维护自己独立的 Python 环境venv同时共享公共资源如模型库因此同一份 checkpoint 和 LoRA 无需为每个工具重复下载。SM 将这种按包隔离、全局共享模型的设计落实为BasePackage抽象契约下文会结合源码展开。推理类包Inference Packages推理包Inference Packages用于生成图像和视频它们自带 Web UI 或 API由 SM 负责启动与托管。官方文档给出的完整清单如下包说明AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI基于 Gradio 的原始 Stable Diffusion Web 界面。默认安装dev分支因为它处于活跃开发中main分支则长期处于停滞状态。Stable Diffusion WebUI reForge快速迭代的 Forge 分支能迅速跟进新功能与更新的模型架构。除 Stable Diffusion 外还支持 FLUX、SD3、PixArt、Hunyuan、WAN 视频模型等一系列更新的 transformer 主导管线。Stable Diffusion WebUI Forge - Neo面向 NVIDIA、处于快速开发中的 Forge 分支主打新功能、现行模型架构与精简的高性能工作流。ComfyUI强大的节点式图界面node-based graph UI可用于构建覆盖现代图像与视频模型的自定义推理管线已成为最流行的本地 AI 前端之一SM 的 Inference UI 正是通过 ComfyUI 的 API 与 workflow 后端与之协同工作。ComfyUI-Zluda仅限 Windows 的 ComfyUI 变体在 ROCm 不是首选方案时包括部分现代 Radeon 显卡及缺乏实用 ROCm 支持的老显卡使用 ZLUDA 作为替代 AMD 路径。与标准 ComfyUI 一样通过同一 ComfyUI 后端方式与 SM 的 Inference UI 保持兼容。仅支持 HIP 6.4 SDKRX 6800 以下的 Radeon 显卡安装后可能需要手动干预。InvokeAI专业级工具拥有精良的 UI、画布编辑器和完整的工作流系统。SD.Next一体化 WebUI支持广泛的 SD 模型、后端与视频生成。SwarmUI面向 SM 内安装的 ComfyUI 后端而设计的旋钮输入式前端让高级工作流无需频繁编辑节点图即可使用。前身为 Stability AI 内部开发的 StableSwarm现作为独立项目继续演进内置大量进阶功能广泛支持当前与更新的模型家族并可在界面内直接跳转 ComfyUI 原生图界面进行底层工作流编辑。Cogstudio基于 Gradio 的界面使用 CogVideoX 模型生成与编辑视频。Stable Diffusion Web UI (DirectML)AUTOMATIC1111 WebUI 的一个分支加入 DirectML 支持可在没有 CUDA 的 Windows 上运行。FramePack先进的下一帧预测神经网络用于渐进式生成视频内容。FramePack Studio基于 FramePack 架构构建的全功能视频生成应用。Wan2GP高度优化的 Gradio UI使用 WAN 系列模型进行 AI 视频创作提供面向性能的功能与工作流旨在让更新、更新的视频生成模型在低显存lower-VRAM系统上更实用。ComfyUI最受重视的推理后端在源码中ComfyUI 是基础设施最完整的包之一定义于 ComfyUI.cs身份与元数据Name为ComfyUI作者comfyanonymous许可GPL-3.0LaunchCommand为main.py且IsInferenceCompatible trueComfyUI.cs。IsInferenceCompatible正是 SM 的 Inference UI 能与之联动的标记。默认分支MainBranch masterComfyUI.cs。共享模型文件夹ComfyUI 推荐使用Configuration共享方式通过extra_model_paths.yaml配置根键为stability_matrix把 SM 模型库中的 checkpoints、diffusers、LoRAs、CLIP/CLIP Vision、embeddings、VAE、ControlNet、GLIGEN、upscalers、IP-Adapter、SAMS、diffusion_models、style_models 等映射到 ComfyUI 的models/子目录ComfyUI.cs。此外安装时会额外把共享 workflow 库链接到 ComfyUI 的user/default/workflows/Stability Matrix目录ComfyUI.cs。启动参数LaunchOptions覆盖 Host默认127.0.0.1对应--listen、Port默认8188对应--port、VRAM 模式--highvram/--lowvram/--novram低显存 GPU 默认--lowvram、--reserve-vram、预览方法--preview-method auto/latent2rgb/taesd、--directml、--cpu、多种交叉注意力方法split/quad/pytorch/sage/ck、浮点精度--force-fp32/--force-fp16、VAE 精度、禁用 xformers、--auto-launch、--enable-manager等ComfyUI.cs。Torch 后端AvailableTorchIndices同时支持 CPU、CUDA、DirectML、IPEX、MPS、ROCmComfyUI.cs并可据 AMD 显卡偏好自动推荐 ROCmComfyUI.cs。安装流程创建 venv 后按requirements.txt安装依赖附加numpy2CUDA 索引依显卡新旧选择cu126/cu130ROCm 使用rocm7.2安装后还会自动处理 SageAttention 版本核对并安装 Comfy Manager 的manager_requirements.txtComfyUI.cs。扩展管理自定义节点安装在custom_nodes目录默认从 ComfyUI-Manager 与 LykosAI 的扩展索引清单拉取可安装节点ComfyUI.cs。这些细节说明文档中ComfyUI 通过 API 与 workflow 后端与 Inference UI 协同工作并非泛泛而谈而是有IsInferenceCompatible、共享 workflow 链接、--enable-manager等具体实现支撑。reForge 与 Forge Neo紧跟新架构的 WebUI 分支reForge定义于 Reforge.cs作者为 Panchovix仓库名为stable-diffusion-webui-reForgePackageType为SdInference并在一键安装流程中开放OfferInOneClickInstaller true。它在继承 SDWebForge 的基础上追加了交叉注意力方法选项--attention-split/--attention-quad/--attention-pytorch并固定torch2.9.0、ROCm 索引使用rocm6.4Reforge.cs。Forge - Neo定义于 ForgeNeo.cs继承自ForgeClassicMainBranch为neo额外提供--bnb安装 bitsandbytes 以支持低比特 NF4 推理选项ForgeNeo.cs。InvokeAI专业化创作工具InvokeAI.cs 将 InvokeAI 建模为基于invokeai-root目录的独立安装LaunchCommand为invokeai-web主分支main推荐 Python 3.12.10InvokeAI.cs。通过autoimport/main、autoimport/lora、autoimport/embedding、autoimport/controlnet等共享文件夹把 SM 模型库自动导入 InvokeAIInvokeAI.cs安装与更新均以invokeai版本号的 pip 包方式完成InvokeAI.cs。源码中还对旧版 Python 3.10.11 安装给出明确警告该版本不再受支持、自动更新被禁用建议新装 3.12 实例并迁移数据InvokeAI.cs。SwarmUI面向 ComfyUI 后端的旋钮式前端StableSwarm.cs 揭示了文档所述SwarmUI 是 ComfyUI 的前端的落地方式安装时强制要求先安装 ComfyUI源码直接抛出ComfyUI must be installed to use SwarmUIStableSwarm.cs并在Data/Backends.fds中写入comfyui_selfstart类型的后端条目指向 SM 安装的 ComfyUIStableSwarm.cs。SwarmUI 不依赖 venvUsesVenv false而是基于 .NET 构建安装时用 dotnet 编译src/StableSwarmUI.csproj前置依赖为 Git、.NET、Python 3.10、VC RedistStableSwarm.cs。默认监听127.0.0.1:7801并提供 ngrok、cloudflared 等远程访问参数StableSwarm.cs。其他推理包与特殊后端ComfyUI-ZludaComfyZluda.cs与Stable Diffusion Web UI (DirectML)StableDiffusionDirectMl.cs分别解决 AMD/无 CUDA 环境下的推理问题前者仅限 Windows后者以 DirectML 为后端。SD.NextVladAutomatic.csDisplayName为 SD.Next启动命令launch.py支持 CPU/CUDA/DirectML/IPEX/ROCm/ZLUDA 六种 Torch 索引且通过config.json共享模型目录VladAutomatic.cs。CogstudioCogstudio.cs、FramePackFramePack.cs、FramePack StudioFramePackStudio.cs、Wan2GPWan2GP.cs对应各自的视频生成方向可在Packages目录中一一对应到实现文件。训练类包Training Packages训练包Training Packages用于微调或训练 AI 模型如 LoRA、checkpoints 与 adapters。官方文档完整清单如下包说明AI-Toolkit扩散模型的一体化训练套件支持 LoRA、全量微调full fine-tune等。OneTrainer面向 Stable Diffusion 模型训练的综合性一站式解决方案提供图形界面。kohya_ss封装 Kohya 广受欢迎的 Stable Diffusion 训练脚本的 Windows 专用 Gradio GUI。仅限 Windows。FluxGym简单、低显存的 Flux LoRA 训练 UI面向快速微调工作流。源码层面的补充证据AI-ToolkitAiToolkit.cs作者为 ostrisPackageType SdTrainingAvailableTorchIndices仅包含 CUDAIsCompatible直接绑定HardwareHelper.HasNvidiaGpu()即仅 NVIDIA 显卡可用AiToolkit.cs。OneTrainerOneTrainer.cs作者为 NerogarLaunchCommand为scripts/train_ui_ctk.py支持 CUDA 与 ROCm并在标准前置依赖上额外要求 TkinterGUI 运行时与 Python 3.12.10OneTrainer.cs。kohya_ssKohyaSs.cs与FluxGymFluxGym.cs同样以独立包实现存在于 StabilityMatrix.Core/Models/Packages 目录中与文档中Windows-only与低显存 Flux LoRA的定位一致。与推理包不同训练包普遍RecommendedSharedFolderMethod SharedFolderMethod.None如 AI-Toolkit、OneTrainer即默认不与模型库共享文件夹——训练输出与数据集通常保持在安装目录内部避免污染共享模型库。遗留包Legacy Packages以下包不再积极维护或已被更新方案取代。它们仍可安装但不建议用于新环境Stable Diffusion WebUI ForgeStable Diffusion WebUI Forge - ClassicStable Diffusion WebUI AMDGPU ForgeSDFXFooocus, Fooocus-ControlNet, Fooocus-MRERuinedFooocusFooocus - mashb1ts 1-Up EditionStable Diffusion Web UI-UXVoltaML这些遗留包在仓库中同样保留了对应的实现类例如 SDWebForge.cs、ForgeClassic.cs、ForgeAmdGpu.cs、Sdfx.cs、Fooocus.cs、FocusControlNet.cs、FooocusMre.cs、RuinedFooocus.cs、Mashb1tFooocus.cs、StableDiffusionUx.cs、VoltaML.cs。若你的工作流仍依赖其中某个工具可安装使用但请注意其上游不再跟进新模型架构。源码视角包是如何被定义与注册的统一抽象BasePackage所有受支持包都继承自抽象类 BasePackage.cs它定义了每个包必须实现或可覆盖的核心契约身份信息Name、DisplayName、Author、Blurb、GithubUrl、LicenseType启动入口LaunchCommand主启动命令与ExtraLaunchCommands如config等下拉菜单命令环境要求AvailableTorchIndices可选后端、RecommendedPythonVersion推荐 Python 版本、Prerequisites如 Git、VC Redist、.NET、Tkinter生命周期方法DownloadPackage→InstallPackage→CheckForUpdates→Update→RunPackageBasePackage.cs模型目录共享AvailableSharedFolderMethods、RecommendedSharedFolderMethod、SetupModelFolders、RemoveModelFolderLinks难度分级InstallerSortOrder如Recommended、Advanced、Nightmare用于安装向导中的排序与提示。注册机制每个具体包类上都标注了[RegisterSingletonBasePackage, XxxPackage(Duplicate DuplicateStrategy.Append)]例如 ComfyUI、InvokeAI、StableSwarm 等通过注入框架自动注册为BasePackage的多实现包管理器据此在 UI 中列出全部可安装项。因此支持哪些包在代码层面就是 StabilityMatrix.Core/Models/Packages 目录下标注了该特性的类的集合——文档清单与源码一一对应。一键安装实际做了什么以 ComfyUI 为例一次安装大致经历克隆仓库 → 创建 venv → 按 torch 索引安装 PyTorch → 安装requirements.txt含numpy2等约束→ 安装 Comfy Manager 依赖 → 建立共享模型文件夹配置extra_model_paths.yaml→ 链接共享 workflow 库。整个流程由InstallPackage与SetupModelFolders共同完成ComfyUI.cs。启动时 SM 根据包的LaunchOptions生成命令行参数、注入环境变量如 InvokeAI 的INVOKEAI_ROOT、PATH 中的 nodejs并解析控制台输出中的 URL 来标记启动完成。共享模型库设计文档强调同一份 checkpoints 和 LoRAs 不必为每个工具重复下载其实现正是SharedFolderLayout与SharedFolderMethodSymlink直接在包的模型目录创建符号链接Configuration改写包自己的配置文件指向共享模型库ComfyUI 的extra_model_paths.yaml、SD.Next 的config.json、SwarmUI 的Data/Settings.fdsNone不共享。进一步阅读包管理器概览了解 Packages 界面整体工作流与隔离安装、共享模型的设计理念。安装包指南硬件选择、GPU 后端与一键安装的具体操作。仓库源码入口StabilityMatrix.Core/Models/Packages 下每个包的实现类以及抽象基类 BasePackage.cs。本文所述包清单的官方维护文档docs/package-manager/supported-packages.md返回文档首页见 README.md。赞分享AI 应用人工智能桌面应用本地部署媒体生成【免费下载链接】StabilityMatrixMulti-Platform Package Manager for Stable Diffusion项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StabilityMatrix点击查看免费下载相关推荐GBFR Logs终极指南免费开源碧蓝幻想Relink伤害统计工具GBFR Logs终极指南免费开源碧蓝幻想Relink伤害统计工具 GBFR Logs是一款专为《碧蓝幻想Relink》设计的开源伤害统计工具能够实时追踪AI 应用人工智能桌面应用本地部署媒体生成Kohya_SS v25.0.0深度解析Stable Diffusion训练套件重大升级Kohya_SS v25.0.0深度解析Stable Diffusion训练套件重大升级 Kohya_SS v25.0.0是AI图像生成领域的一次重大更新为人工智能微调LoRA深度学习计算机视觉AI 应用iSH包管理apk包管理器与软件安装iSH包管理apk包管理器与软件安装 痛点iOS上的Linux环境如何管理软件 作为一名iOS开发者或Linux爱好者你是否曾经希望在iPhone或iP操作系统虚拟化CLI上一篇构建 Distill 风格的现代化科研论文HuggingFace Paper Publisher 的 Modern 模板深度解析与实战指南下一篇实测bilingual-document-embedding在8大NLP任务中的性能表现附MTEB评分创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
长河君 · 2026/9/25 5:48:32 · 阅读 1.2k Stability Matrix 受支持软件包全解析：一键安装与管理 Stable Diffusion 推理与训练套件
AI 应用人工智能桌面应用本地部署媒体生成【免费下载链接】StabilityMatrixMulti-Platform Package Manager for Stable Diffusion项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StabilityMatrix点击查看免费下载Stability Matrix下文简称 SM是一个多平台的 Stable Diffusion 包管理器其核心价值在于把分散在不同仓库、不同 Python 依赖环境下的 AI 生成工具统一纳入一套可重复的安装与启动流程。本文以官方文档 docs/package-manager/supported-packages.md 为主体结合仓库内 StabilityMatrix.Core/Models/Packages 目录下各包的源码实现逐类梳理 SM 支持的推理包、训练包与遗留包清单并深入说明每个包在代码层是如何被注册、安装、共享模型目录与配置启动参数的。读完本文你将能对照文档与源码准确判断哪种包适合自己的硬件与工作流并理解一键安装背后实际发生的事情。目录包管理器与受支持包的基本概念推理类包Inference Packages训练类包Training Packages遗留包Legacy Packages源码视角包是如何被定义与注册的进一步阅读包管理器与受支持包的基本概念根据 docs/package-manager/overview.md包管理器Package Manager是 SM 安装、更新、启动并管理各类 AI 生成包如 ComfyUI、Stable Diffusion WebUI 各分支、Forge、InvokeAI 以及各种训练工具的核心界面。从Packages屏幕中你可以通过引导式流程guided flow一键安装新包让多个包并排共存彼此保持隔离安装以实时控制台输出启动它们更新或回滚版本按包配置启动参数launch arguments、环境变量、共享模型文件夹shared model folders与扩展extensions。每个包都维护自己独立的 Python 环境venv同时共享公共资源如模型库因此同一份 checkpoint 和 LoRA 无需为每个工具重复下载。SM 将这种按包隔离、全局共享模型的设计落实为BasePackage抽象契约下文会结合源码展开。推理类包Inference Packages推理包Inference Packages用于生成图像和视频它们自带 Web UI 或 API由 SM 负责启动与托管。官方文档给出的完整清单如下包说明AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI基于 Gradio 的原始 Stable Diffusion Web 界面。默认安装dev分支因为它处于活跃开发中main分支则长期处于停滞状态。Stable Diffusion WebUI reForge快速迭代的 Forge 分支能迅速跟进新功能与更新的模型架构。除 Stable Diffusion 外还支持 FLUX、SD3、PixArt、Hunyuan、WAN 视频模型等一系列更新的 transformer 主导管线。Stable Diffusion WebUI Forge - Neo面向 NVIDIA、处于快速开发中的 Forge 分支主打新功能、现行模型架构与精简的高性能工作流。ComfyUI强大的节点式图界面node-based graph UI可用于构建覆盖现代图像与视频模型的自定义推理管线已成为最流行的本地 AI 前端之一SM 的 Inference UI 正是通过 ComfyUI 的 API 与 workflow 后端与之协同工作。ComfyUI-Zluda仅限 Windows 的 ComfyUI 变体在 ROCm 不是首选方案时包括部分现代 Radeon 显卡及缺乏实用 ROCm 支持的老显卡使用 ZLUDA 作为替代 AMD 路径。与标准 ComfyUI 一样通过同一 ComfyUI 后端方式与 SM 的 Inference UI 保持兼容。仅支持 HIP 6.4 SDKRX 6800 以下的 Radeon 显卡安装后可能需要手动干预。InvokeAI专业级工具拥有精良的 UI、画布编辑器和完整的工作流系统。SD.Next一体化 WebUI支持广泛的 SD 模型、后端与视频生成。SwarmUI面向 SM 内安装的 ComfyUI 后端而设计的旋钮输入式前端让高级工作流无需频繁编辑节点图即可使用。前身为 Stability AI 内部开发的 StableSwarm现作为独立项目继续演进内置大量进阶功能广泛支持当前与更新的模型家族并可在界面内直接跳转 ComfyUI 原生图界面进行底层工作流编辑。Cogstudio基于 Gradio 的界面使用 CogVideoX 模型生成与编辑视频。Stable Diffusion Web UI (DirectML)AUTOMATIC1111 WebUI 的一个分支加入 DirectML 支持可在没有 CUDA 的 Windows 上运行。FramePack先进的下一帧预测神经网络用于渐进式生成视频内容。FramePack Studio基于 FramePack 架构构建的全功能视频生成应用。Wan2GP高度优化的 Gradio UI使用 WAN 系列模型进行 AI 视频创作提供面向性能的功能与工作流旨在让更新、更新的视频生成模型在低显存lower-VRAM系统上更实用。ComfyUI最受重视的推理后端在源码中ComfyUI 是基础设施最完整的包之一定义于 ComfyUI.cs身份与元数据Name为ComfyUI作者comfyanonymous许可GPL-3.0LaunchCommand为main.py且IsInferenceCompatible trueComfyUI.cs。IsInferenceCompatible正是 SM 的 Inference UI 能与之联动的标记。默认分支MainBranch masterComfyUI.cs。共享模型文件夹ComfyUI 推荐使用Configuration共享方式通过extra_model_paths.yaml配置根键为stability_matrix把 SM 模型库中的 checkpoints、diffusers、LoRAs、CLIP/CLIP Vision、embeddings、VAE、ControlNet、GLIGEN、upscalers、IP-Adapter、SAMS、diffusion_models、style_models 等映射到 ComfyUI 的models/子目录ComfyUI.cs。此外安装时会额外把共享 workflow 库链接到 ComfyUI 的user/default/workflows/Stability Matrix目录ComfyUI.cs。启动参数LaunchOptions覆盖 Host默认127.0.0.1对应--listen、Port默认8188对应--port、VRAM 模式--highvram/--lowvram/--novram低显存 GPU 默认--lowvram、--reserve-vram、预览方法--preview-method auto/latent2rgb/taesd、--directml、--cpu、多种交叉注意力方法split/quad/pytorch/sage/ck、浮点精度--force-fp32/--force-fp16、VAE 精度、禁用 xformers、--auto-launch、--enable-manager等ComfyUI.cs。Torch 后端AvailableTorchIndices同时支持 CPU、CUDA、DirectML、IPEX、MPS、ROCmComfyUI.cs并可据 AMD 显卡偏好自动推荐 ROCmComfyUI.cs。安装流程创建 venv 后按requirements.txt安装依赖附加numpy2CUDA 索引依显卡新旧选择cu126/cu130ROCm 使用rocm7.2安装后还会自动处理 SageAttention 版本核对并安装 Comfy Manager 的manager_requirements.txtComfyUI.cs。扩展管理自定义节点安装在custom_nodes目录默认从 ComfyUI-Manager 与 LykosAI 的扩展索引清单拉取可安装节点ComfyUI.cs。这些细节说明文档中ComfyUI 通过 API 与 workflow 后端与 Inference UI 协同工作并非泛泛而谈而是有IsInferenceCompatible、共享 workflow 链接、--enable-manager等具体实现支撑。reForge 与 Forge Neo紧跟新架构的 WebUI 分支reForge定义于 Reforge.cs作者为 Panchovix仓库名为stable-diffusion-webui-reForgePackageType为SdInference并在一键安装流程中开放OfferInOneClickInstaller true。它在继承 SDWebForge 的基础上追加了交叉注意力方法选项--attention-split/--attention-quad/--attention-pytorch并固定torch2.9.0、ROCm 索引使用rocm6.4Reforge.cs。Forge - Neo定义于 ForgeNeo.cs继承自ForgeClassicMainBranch为neo额外提供--bnb安装 bitsandbytes 以支持低比特 NF4 推理选项ForgeNeo.cs。InvokeAI专业化创作工具InvokeAI.cs 将 InvokeAI 建模为基于invokeai-root目录的独立安装LaunchCommand为invokeai-web主分支main推荐 Python 3.12.10InvokeAI.cs。通过autoimport/main、autoimport/lora、autoimport/embedding、autoimport/controlnet等共享文件夹把 SM 模型库自动导入 InvokeAIInvokeAI.cs安装与更新均以invokeai版本号的 pip 包方式完成InvokeAI.cs。源码中还对旧版 Python 3.10.11 安装给出明确警告该版本不再受支持、自动更新被禁用建议新装 3.12 实例并迁移数据InvokeAI.cs。SwarmUI面向 ComfyUI 后端的旋钮式前端StableSwarm.cs 揭示了文档所述SwarmUI 是 ComfyUI 的前端的落地方式安装时强制要求先安装 ComfyUI源码直接抛出ComfyUI must be installed to use SwarmUIStableSwarm.cs并在Data/Backends.fds中写入comfyui_selfstart类型的后端条目指向 SM 安装的 ComfyUIStableSwarm.cs。SwarmUI 不依赖 venvUsesVenv false而是基于 .NET 构建安装时用 dotnet 编译src/StableSwarmUI.csproj前置依赖为 Git、.NET、Python 3.10、VC RedistStableSwarm.cs。默认监听127.0.0.1:7801并提供 ngrok、cloudflared 等远程访问参数StableSwarm.cs。其他推理包与特殊后端ComfyUI-ZludaComfyZluda.cs与Stable Diffusion Web UI (DirectML)StableDiffusionDirectMl.cs分别解决 AMD/无 CUDA 环境下的推理问题前者仅限 Windows后者以 DirectML 为后端。SD.NextVladAutomatic.csDisplayName为 SD.Next启动命令launch.py支持 CPU/CUDA/DirectML/IPEX/ROCm/ZLUDA 六种 Torch 索引且通过config.json共享模型目录VladAutomatic.cs。CogstudioCogstudio.cs、FramePackFramePack.cs、FramePack StudioFramePackStudio.cs、Wan2GPWan2GP.cs对应各自的视频生成方向可在Packages目录中一一对应到实现文件。训练类包Training Packages训练包Training Packages用于微调或训练 AI 模型如 LoRA、checkpoints 与 adapters。官方文档完整清单如下包说明AI-Toolkit扩散模型的一体化训练套件支持 LoRA、全量微调full fine-tune等。OneTrainer面向 Stable Diffusion 模型训练的综合性一站式解决方案提供图形界面。kohya_ss封装 Kohya 广受欢迎的 Stable Diffusion 训练脚本的 Windows 专用 Gradio GUI。仅限 Windows。FluxGym简单、低显存的 Flux LoRA 训练 UI面向快速微调工作流。源码层面的补充证据AI-ToolkitAiToolkit.cs作者为 ostrisPackageType SdTrainingAvailableTorchIndices仅包含 CUDAIsCompatible直接绑定HardwareHelper.HasNvidiaGpu()即仅 NVIDIA 显卡可用AiToolkit.cs。OneTrainerOneTrainer.cs作者为 NerogarLaunchCommand为scripts/train_ui_ctk.py支持 CUDA 与 ROCm并在标准前置依赖上额外要求 TkinterGUI 运行时与 Python 3.12.10OneTrainer.cs。kohya_ssKohyaSs.cs与FluxGymFluxGym.cs同样以独立包实现存在于 StabilityMatrix.Core/Models/Packages 目录中与文档中Windows-only与低显存 Flux LoRA的定位一致。与推理包不同训练包普遍RecommendedSharedFolderMethod SharedFolderMethod.None如 AI-Toolkit、OneTrainer即默认不与模型库共享文件夹——训练输出与数据集通常保持在安装目录内部避免污染共享模型库。遗留包Legacy Packages以下包不再积极维护或已被更新方案取代。它们仍可安装但不建议用于新环境Stable Diffusion WebUI ForgeStable Diffusion WebUI Forge - ClassicStable Diffusion WebUI AMDGPU ForgeSDFXFooocus, Fooocus-ControlNet, Fooocus-MRERuinedFooocusFooocus - mashb1ts 1-Up EditionStable Diffusion Web UI-UXVoltaML这些遗留包在仓库中同样保留了对应的实现类例如 SDWebForge.cs、ForgeClassic.cs、ForgeAmdGpu.cs、Sdfx.cs、Fooocus.cs、FocusControlNet.cs、FooocusMre.cs、RuinedFooocus.cs、Mashb1tFooocus.cs、StableDiffusionUx.cs、VoltaML.cs。若你的工作流仍依赖其中某个工具可安装使用但请注意其上游不再跟进新模型架构。源码视角包是如何被定义与注册的统一抽象BasePackage所有受支持包都继承自抽象类 BasePackage.cs它定义了每个包必须实现或可覆盖的核心契约身份信息Name、DisplayName、Author、Blurb、GithubUrl、LicenseType启动入口LaunchCommand主启动命令与ExtraLaunchCommands如config等下拉菜单命令环境要求AvailableTorchIndices可选后端、RecommendedPythonVersion推荐 Python 版本、Prerequisites如 Git、VC Redist、.NET、Tkinter生命周期方法DownloadPackage→InstallPackage→CheckForUpdates→Update→RunPackageBasePackage.cs模型目录共享AvailableSharedFolderMethods、RecommendedSharedFolderMethod、SetupModelFolders、RemoveModelFolderLinks难度分级InstallerSortOrder如Recommended、Advanced、Nightmare用于安装向导中的排序与提示。注册机制每个具体包类上都标注了[RegisterSingletonBasePackage, XxxPackage(Duplicate DuplicateStrategy.Append)]例如 ComfyUI、InvokeAI、StableSwarm 等通过注入框架自动注册为BasePackage的多实现包管理器据此在 UI 中列出全部可安装项。因此支持哪些包在代码层面就是 StabilityMatrix.Core/Models/Packages 目录下标注了该特性的类的集合——文档清单与源码一一对应。一键安装实际做了什么以 ComfyUI 为例一次安装大致经历克隆仓库 → 创建 venv → 按 torch 索引安装 PyTorch → 安装requirements.txt含numpy2等约束→ 安装 Comfy Manager 依赖 → 建立共享模型文件夹配置extra_model_paths.yaml→ 链接共享 workflow 库。整个流程由InstallPackage与SetupModelFolders共同完成ComfyUI.cs。启动时 SM 根据包的LaunchOptions生成命令行参数、注入环境变量如 InvokeAI 的INVOKEAI_ROOT、PATH 中的 nodejs并解析控制台输出中的 URL 来标记启动完成。共享模型库设计文档强调同一份 checkpoints 和 LoRAs 不必为每个工具重复下载其实现正是SharedFolderLayout与SharedFolderMethodSymlink直接在包的模型目录创建符号链接Configuration改写包自己的配置文件指向共享模型库ComfyUI 的extra_model_paths.yaml、SD.Next 的config.json、SwarmUI 的Data/Settings.fdsNone不共享。进一步阅读包管理器概览了解 Packages 界面整体工作流与隔离安装、共享模型的设计理念。安装包指南硬件选择、GPU 后端与一键安装的具体操作。仓库源码入口StabilityMatrix.Core/Models/Packages 下每个包的实现类以及抽象基类 BasePackage.cs。本文所述包清单的官方维护文档docs/package-manager/supported-packages.md返回文档首页见 README.md。赞分享AI 应用人工智能桌面应用本地部署媒体生成【免费下载链接】StabilityMatrixMulti-Platform Package Manager for Stable Diffusion项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StabilityMatrix点击查看免费下载相关推荐GBFR Logs终极指南免费开源碧蓝幻想Relink伤害统计工具GBFR Logs终极指南免费开源碧蓝幻想Relink伤害统计工具 GBFR Logs是一款专为《碧蓝幻想Relink》设计的开源伤害统计工具能够实时追踪AI 应用人工智能桌面应用本地部署媒体生成Kohya_SS v25.0.0深度解析Stable Diffusion训练套件重大升级Kohya_SS v25.0.0深度解析Stable Diffusion训练套件重大升级 Kohya_SS v25.0.0是AI图像生成领域的一次重大更新为人工智能微调LoRA深度学习计算机视觉AI 应用iSH包管理apk包管理器与软件安装iSH包管理apk包管理器与软件安装 痛点iOS上的Linux环境如何管理软件 作为一名iOS开发者或Linux爱好者你是否曾经希望在iPhone或iP操作系统虚拟化CLI上一篇构建 Distill 风格的现代化科研论文HuggingFace Paper Publisher 的 Modern 模板深度解析与实战指南下一篇实测bilingual-document-embedding在8大NLP任务中的性能表现附MTEB评分创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考