关键要点
- AGPL-3.0许可证——免费使用和修改;源代码在GitHub
- 截至2026年9月,拥有13,586颗GitHub星标和727次分叉,仓库由Divam Gupta于2022年9月创建
- 仅支持macOS——为Apple Silicon和Intel分别提供独立的
.dmg构建;Windows仅为候补名单,没有已发布的构建 - 模型下载完成后,生成过程完全在你自己的Mac硬件上离线运行
- 最新的GitHub标记版本为2.5.3(2024年8月)——此后再无新版本发布,下载页面目前提供的是2.5.1版本的安装包
- 据diffusionbee.com介绍的功能:文生图、图生图、生成式填充、放大、图像变体、模型训练、控制图像和画布模式
📍 简单一句话
DiffusionBee是一款免费、AGPL-3.0许可的macOS应用,将Stable Diffusion打包在一键安装包和图形界面之后,用ComfyUI、Fooocus或AUTOMATIC1111的可配置性换取零配置的简便性,但仅限Mac使用。
💬 简单来说
DiffusionBee让你只需下载一个应用、点一下按钮,就能在Mac上生成AI图像——完全不用碰Python、终端或配置文件。它只能在macOS上运行,也不具备更专业工具所拥有的全部高级选项。
📌注: DiffusionBee与ComfyUI、Fooocus和AUTOMATIC1111属于同一细分领域——这四款工具都在本地运行Stable Diffusion,但DiffusionBee用它们的可配置性换取了一个打包好、无需配置的Mac应用。参见本地LLM软件目录,了解它在其他本地图像生成工具中的定位。
DiffusionBee是什么?
DiffusionBee是一款免费、开源的macOS应用(AGPL-3.0许可,源代码位于github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui),将Stable Diffusion图像生成包装成一个体验接近原生的图形化应用。你只需下载一个.dmg文件,像安装其他Mac应用一样安装它,就能从文本提示词生成图像,无需安装Python、包管理器或任何命令行依赖。
- 文生图:根据文字提示词生成图像,这是应用的核心功能
- 图生图:以新的提示词为引导,转换已有图像
- 生成式填充(局部重绘):遮罩图像的一部分,仅重新生成该区域,例如添加或移除某个物体
- 图像放大:提高生成或导入图像的分辨率
- 图像变体:为已有图像生成多个替代版本
- 模型训练:DiffusionBee官网列出了用于自定义/微调模型的训练功能
- 控制图像:利用参考图像的结构进行引导式生成
- AI画布:一种开放式画布模式,可在同一视图中同时进行生成与编辑
DiffusionBee的价格是多少?
DiffusionBee是免费的。 截至本文撰写时,diffusionbee.com没有定价页面、没有订阅套餐,下载或运行该应用也不需要账户。
- 应用本身:免费,在官网或GitHub仓库中均未发现任何购买或订阅项
- 下载
.dmg安装包或在本地生成图像均无需账户 - 生成的图像:DiffusionBee内置的底层Stable Diffusion模型带有自己独立的模型许可证(通常以这种方式分发的Stable Diffusion检查点采用CreativeML Open RAIL-M许可证)——请直接查阅该许可证的使用条款,不要假设可无限制商用
- 应用自身的源代码采用AGPL-3.0许可——与上述模型许可证不同,若要再分发经修改的应用构建版本,值得先阅读该许可证
下载Mac版DiffusionBee
本文是本地LLM软件目录中DiffusionBee条目的配套评测——请查阅该目录,了解它与其他本地图像生成工具相比的分类方式。以下直接下载链接均来自官方的diffusionbee.com/download页面;下载.dmg文件前请务必确认所处域名为官方域名。
平台 | 下载 |
|---|---|
| macOS — Apple Silicon (M1/M2/M3) | DiffusionBee_MPS_arm64-2.5.1.dmg |
| macOS — Intel 64位 | DiffusionBee_MPS_Intel-2.5.1.dmg |
| Windows 64位 | 仅候补名单——暂无直接下载(通过diffusionbee.com) |
diffusionbee.com的下载页面目前链接的是2.5.1版本的安装包,而GitHub自己的发布页面则将2.5.3(2024年8月14日)列为最新的标记版本。安装后请核实应用内显示的版本号,下载前请直接查看这两个页面——构建链接可能在不同访问时发生变化。
平台支持与硬件要求
DiffusionBee仅支持macOS。 官网列出的最低系统版本为macOS 13.1或更高,推荐使用Apple Silicon(M1、M2、M3及更新型号)以获得更快速度,Intel Mac虽受支持,但在没有独立显卡的情况下速度明显较慢。
macOS(Apple Silicon)
- 支持级别:
- 完全支持,推荐
- 备注:
- 专用的arm64构建;diffusionbee.com称其为最快的配置
macOS(Intel)
- 支持级别:
- 支持
- 备注:
- 专用的Intel构建;diffusionbee.com指出在没有独立显卡时速度明显较慢
Windows
- 支持级别:
- 仅候补名单
- 备注:
- 截至本文撰写时没有官方直接下载的构建——仅提供一个Google表单形式的候补名单
Linux
- 支持级别:
- 未提供
- 备注:
- diffusionbee.com或GitHub发布页面均未列出Linux构建
diffusionbee.com自己的宣传文案称,在8GB内存的M1 MacBook Air上生成一张图像大约需要30秒——这个数字来自DiffusionBee自己的官网,并非本文的独立测试结果,实际生成时间会因图像尺寸、模型和所选设置而异。
谁适合使用DiffusionBee
DiffusionBee适合那些希望在本地使用Stable Diffusion生成图像、又不想学习节点图或命令行工具的Mac用户。 对于使用Windows或Linux的用户,或需要ComfyUI、AUTOMATIC1111那种深度流程控制的用户来说,它并不合适。
竞品与替代方案
DiffusionBee直接与本站已评测的另外三款Stable Diffusion前端竞争。这四款工具都在本地运行扩散模型;主要区别在于平台支持、可配置性以及所需的设置工作量。
工具 | 平台 | 界面 | 最适合 |
|---|---|---|---|
| DiffusionBee | 仅macOS | 打包式GUI应用 | 想要零配置的Mac用户 |
| ComfyUI | Mac/Win/Linux | 节点图编辑器 | 可复用、可分享的流程 |
| Fooocus | Mac/Win/Linux | 简化版Web界面 | 简单提示词,最少设置 |
| AUTOMATIC1111 | Mac/Win/Linux | 基于标签页的Web界面 | 最大规模的扩展生态 |
在这四款工具中,DiffusionBee是唯一以打包式原生Mac应用形式发布、无需Python配置的工具——另外三款均以本地Web服务器形式运行,需要你自行启动并通过浏览器访问,且这三款除Mac外还都支持Windows和Linux,而DiffusionBee不支持。
评估DiffusionBee时的常见误区
这些误区源于把DiffusionBee当作一款跨平台、可深度配置的工具,而它实际上是一款仅限Mac、打包好的应用。
常见问题
DiffusionBee是免费的吗?
是的。DiffusionBee在AGPL-3.0许可证下免费开源,截至本文撰写时,diffusionbee.com上没有发现定价页面、订阅或账户要求。
DiffusionBee能在Windows或Linux上运行吗?
两者均没有已发布的构建版本。diffusionbee.com将Windows仅列为候补名单(尚未发布),官网或GitHub发布页面上均未列出Linux构建。
运行DiffusionBee需要GPU吗?
DiffusionBee在Apple Silicon或Intel Mac上运行,使用的是Mac自身的图形功能——除了需要一台受支持的Mac之外,没有单独的独立GPU要求,不过根据diffusionbee.com的说法,Apple Silicon在速度上更受推荐,而Intel Mac运行会明显更慢。
DiffusionBee有多少GitHub星标?
截至2026年9月,通过GitHub API核实,divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui这个GitHub仓库拥有13,586颗星和727次分叉。
DiffusionBee还在维护吗?
该仓库没有被归档,但其最新的GitHub标记版本是2024年8月发布的2.5.3,此后再无更新的标记版本。在用于生产环境的工作流之前,请直接查看GitHub仓库以了解当前的活跃程度。
DiffusionBee采用什么许可证发布?
根据其GitHub仓库,DiffusionBee应用的源代码采用AGPL-3.0(GNU Affero通用公共许可证v3.0)许可。它运行的Stable Diffusion模型带有独立的模型许可证,用于规定生成图像的使用方式。
DiffusionBee与ComfyUI、Fooocus和AUTOMATIC1111有何不同?
DiffusionBee是一款无需配置的打包式原生macOS应用,而ComfyUI、Fooocus和AUTOMATIC1111都以本地Web服务器形式运行,需要你自行启动,且这三者除Mac外还都支持Windows和Linux。ComfyUI增加了节点图工作流编辑器;AUTOMATIC1111拥有最大的扩展生态;Fooocus则致力于提供最简单的“输入提示词、输出图像”工作流。
DiffusionBee是谁开发的?
Divam Gupta创建了divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui这个GitHub仓库,最初创建于2022年9月。