Diffusion Bee

Eine kurze Beschreibung

Diffusion Bee ist eine lokale grafische Benutzeroberfläche für Stable Diffusion unter macOS, mit der Nutzer ohne komplizierte Konfigurationen Bilder aus Texten oder aus anderen Bildern erstellen, Teile eines Bildes neu gestalten, Bilder erweitern sowie mit ControlNet und LoRA arbeiten können.

Einführung in die Tools

Diffusion Bee wurde von Divam Gupta ins Leben gerufen, und der Quellcode ist auf GitHub verfügbar. Das Hauptziel ist es, Nutzern von Intel- und Apple-Silicon-Macs die Möglichkeit zu geben, generative Bildmodelle mit nur einem Klick zu installieren und zu nutzen. Die Anwendung führt die Berechnungen hauptsächlich lokal durch – das eignet sich für Nutzer, die ihre Prompte sowie Materialien nicht ständig an Cloud-Dienste übertragen möchten.

Die aktuell verfügbare neueste Version ist 2.5.3; es wurden Flux.1, die Einbettung externer Textinversionen sowie die Blockierung unangemessener Inhalte hinzugefügt. Flux.1 ist nur für arm64-Geräte geeignet und erfordert macOS 13 oder eine neuere Version.

Überblick über die Kernkompetenzen

Hauptfunktionen

Bild aus Text generieren

Nach Eingabe der Anweisungen in natürlicher Sprache verwendet die Anwendung ein lokales Modell, um ein oder mehrere Bilder zu erzeugen. Der Benutzer kann Größe, Anzahl der Schritte, Sampler, Seed-Wert sowie die Gewichtung der Anweisungen festlegen. Je schwächer die Hardware ist, desto länger ist in der Regel die Wartezeit.

Bild aus Bild

Bild aus Bild verwendet ein vorhandenes Bild als strukturellen oder visuellen Ausgangspunkt und erzeugt anschließend auf der Grundlage von Prompten eine neue Version. Eine zu starke Veränderung führt zum Verlust der Details des ursprünglichen Bildes, während bei zu geringen Veränderungen keine deutlichen Anpassungen erkennbar sind.

lokales Neuziehen und Erweiterung des Bildes

Bei der lokalen Neuzeichnung wird mit einem Maskenbild die zu ersetzende Stelle festgelegt, während bei der Erweiterung des Bildes das Bild außerhalb der ursprünglichen Grenzen ergänzt wird. Beide Methoden eignen sich zur Korrektur der Komposition sowie zum Hinzufügen oder Entfernen von Elementen. Allerdings müssen Lichtverhältnisse, Perspektive sowie die Körperhaltungen der Personen weiterhin manuell überprüft werden.

Hochentwickeltes AI-Bildfeld

Das unbegrenzte Bildfeld ermöglicht das Zeichnen, Kombinieren und Erweitern von Bildern. Die Benutzer können in einem größeren Arbeitsbereich schrittweise arbeiten. Komplexe Projekte sollten in Etappen gespeichert werden, um zu vermeiden, dass Änderungen Bereiche beeinträchtigen, die bereits festgelegt wurden.

ControlNet

ControlNet kann die Erstellung von Strukturen anhand von Steuerinformationen wie Kanten, Tiefe und Pose steuern. Das tatsächlich verfügbare Steuerungsmodell hängt von der Anwendungsversion sowie den heruntergeladenen Ressourcen ab – nicht jedes Community-Modell ist direkt kompatibel.

LoRA und Textuelle Inversion

Die 2.5-Serie unterstützt die Kombination mehrerer LoRA-Modelle bei der Erstellung. In der Version 2.5.3 wurde zudem eine externe Textual Inversion-Einbettung hinzugefügt. Vor dem Import sollten Modellreihe, Dateiformat, Triggerwörter, Lizenz sowie die empfohlenen Gewichte überprüft werden.

SDXL und Flux.1

Die Anwendung unterstützt SD 1.x, SD 2.x und SDXL; in Version 2.5.3 wurde außerdem die Unterstützung für das Flux.1-Modell hinzugefügt. Flux.1 ist nur auf Apple Silicon sowie bei macOS 13 oder neuer verfügbar – Intel-Macs bieten nicht dieselben Funktionen.

Lokale Modelle herunterladen und importieren

Benutzer können Modelle direkt in der Anwendung herunterladen oder unterstützte Modelle von Hugging Face importieren. Große Modelle benötigen viel Speicherplatz, und beim Import werden möglicherweise Dateien kopiert – daher sollte ausreichend Speicher bereitgestellt werden.

Erstellung von Geschichte und Vergrößerung

Die Anwendung speichert die Generierungshistorie und bietet eine Vergrößerung der Bilder, um Parameter und Ausgaben leichter wiederfinden zu können. Historie, Modelle und Cache werden lokal gespeichert; der Benutzer muss sie selbst sichern und löschen.

Downloaden Sie die Installationsanleitung.

1. Erstellen Sie in den Systeminformationen des Mac die Art des Prozessors, die Version von macOS sowie den verfügbaren Festplattenspeicher fest.
2. Laden Sie die Installationsdateien für Intel- oder Apple-Silicon-Prozessoren über den offiziellen Download-Link herunter.
3. Öffnen Sie die Installationsdatei und legen Sie die Anwendung in das Applications-Verzeichnis.
4. Beim ersten Start wird dem System gestattet, Sicherheitsprüfungen durchzuführen und die Anwendungskanäle zu überprüfen.
5. Laden Sie das Standardmodell innerhalb der Anwendung herunter und warten Sie, bis die Gewichte vollständig lokal gespeichert sind.
6. Geben Sie einfache Anweisungen ein, um Testbilder zu erzeugen, und überprüfen Sie Geschwindigkeit, Speicher und Ausgabe.
7. Stellen Sie sicher, dass alles in Ordnung ist, bevor Sie SDXL, Flux oder andere große Modelle herunterladen.

Anleitung zur Nutzung von Text-zu-Bild-Tools

1. Wählen Sie das Basismodell aus, das zu den Geräten und Aufgaben passt.
2. Organisieren Sie die positiven Prompt-Wörter mit Subjekt, Umgebung, Komposition, Licht und Stil.
3. In den negativen Prompten werden die Mängel beschrieben, die verringert werden müssen, oder die Elemente, die nicht benötigt werden.
4. Testen Sie zunächst mit kleinerer Größe und mittlerem Schrittwert – verfolgen Sie nicht von Anfang an das Ziel einer maximalen Bildgröße.
5. Die Seeds festlegen und eine Variable auf einmal ändern, um die Auswirkung der Parameter besser beurteilen zu können.
6. Wählen Sie die zufriedenstellende Version aus, bevor Sie die Auflösung erhöhen, lokal neu zeichnen oder vergrößern.
7. Bei der Speicherung des fertigen Produkts werden gleichzeitig das Modell, LoRA, die Seed-Werte sowie die Prompte aufgezeichnet.

Von Bild zu Bild und Prozess der lokalen Anpassung

1. Importieren Sie die Referenzgrafik mit Nutzungsrechten und behalten Sie das unveränderte Original bei.
2. Wählen Sie „Bild aus Bild erzeugen“ oder „lokales Übermalen“ aus, um eine präzise Maske für die Aufgabe zu erstellen.
3. Stellen Sie die Intensität der Veränderung ein und testen Sie zunächst mit einem mittleren Wert, inwieweit das ursprüngliche Bild beibehalten wird.
4. Die Beschreibung muss nur die zu ändernden Objekte, Materialien, Farben oder Hintergründe angeben.
5. Erstellen Sie mehrere Muster und überprüfen Sie Ränder, Schatten, Perspektive sowie die Körperformen der Figuren.
6. Beheben Sie die fehlerhaften Bereiche einzeln, um ein erneutes Zeichnen des gesamten Bildes zu vermeiden.
7. Zuletzt wird es vergrößert und in herkömmlicher Bildbearbeitungssoftware fein justiert.

Modell- und Funktionskompatibilität

Für welche Benutzer geeignet

• Mac-Ersteller: Hoffentlich kann Stable Diffusion ohne Konsole ausgeführt werden.
• Benutzer mit Datenschutzbedenken: Es wird empfohlen, Prompts und die generierten Inhalte möglichst auf dem Gerät selbst zu belassen.
• Designer: Schnelle Erstellung von Konzeptskizzen, Kompositionsvorschlägen und Stilvarianten.
• Illustrationsliebhaber: Nutzen Sie LoRA, ControlNet und lokale Übermalung zur Steuerung Ihrer Werke.
• Inhaltsteam: Erstellung von Coverbildern, Bildmaterialien und Entwürfen für soziale Medien offline.
• Entwickler: Lesen Sie den AGPL-Code und verstehen Sie die Struktur der lokalen Inferenzanwendung.
• Apple Silicon-Nutzer: Nutzen Sie die für M-Chips optimierten Inferenzpfade.
• Einzelne Nutzer, die keine hohen Kosten für die Nutzung in der Cloud tragen möchten.

Typische Anwendungsszenarien

• Erstellen Sie auf der Grundlage der Textbeschreibung eine Artikelübersicht und Konzeptillustrationen.
• Übertragen Sie Zeichnungen oder Skizzen in verschiedene Material- und Beleuchtungskonzepte.
• Ersetzen Sie Hintergründe, Objekte oder Teile der Kleidung durch lokale Neupaintings.
• Durch Vergrößerung kann ein vertikales Bild in ein horizontales umgewandelt oder mehr Freiraum im Bild hinzugefügt werden.
• Verwenden Sie ControlNet, um die Komposition mit Referenzhaltungen, Rändern oder Tiefe zu steuern.
• Die Kombination von LoRA erzeugt einen bestimmten Stil und speichert reproduzierbare Parameter.
• Verwenden Sie weiterhin die heruntergeladenen lokalen Modelle, wenn es kein stabiles Netzwerk gibt.
• Nach der groben Erkundung der Designrichtungen geht es über zu der feinen Bearbeitung mit professionellem Software.

Vorteile des Produkts

• Einfache Installation – weniger Python-Umgebungen, Abhängigkeiten und Konfigurationen per Kommandozeile.
• Die Hauptberechnungen werden lokal durchgeführt, wodurch die Kontrolle über die Rohdaten größer ist als bei reinen Cloud-Diensten.
• Unterstützt gleichzeitig Intel- und Apple-Silicon-Macs.
• Umfasst Text-zu-Bild-Generierung, Bild-zu-Bild-Generierung, Neuziehen, Erweiterung des Bildes, Vergrößern und Historie.
• Kompatibel mit SD 1.x, SD 2.x, SDXL sowie Flux.1 auf bestimmten Hardware-Systemen.
• Unterstützung für ControlNet, mehrere LoRAs und externe Textuelle Inversion.
• Die Anwendung kann kostenlos genutzt werden, und die Anzahl der Erstellungen wird nicht nach Cloud-Punkten abgerechnet.
• Der Quellcode ist öffentlich und unter der AGPL-3.0-Lizenz verfügbar.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Es wird nur die macOS-Version angeboten, es gibt keine offiziellen Anwendungen für Windows, Linux, iOS oder Android.
• Die lokale Erstellungsrate und die verfügbaren Größen hängen direkt von dem Chip, dem Speicher und der Temperatur ab.
• Flux.1 unterstützt nur Apple Silicon und macOS 13 oder neuer.
• Die neuesten Installationspakete für Intel-Macs können eine höhere Systemversion erfordern als die in den alten Dokumentationen angegebenen.
• Große Modelle benötigen mehrere GB oder sogar noch mehr Speicherplatz, und beim Import können Kopien entstehen.
• Bei einigen SDXL-, LoRA- oder benutzerdefinierten Modellen kann es zu Importfehlern, schwarzen Bildern oder Inkompatibilitäten kommen.
• Historische Daten und lokale Dateien erhalten keine automatische Cloud-Sicherung.
• Lokaler Betrieb bedeutet nicht, dass man nie mit dem Internet verbunden ist – beim ersten Herunterladen des Modells sowie beim Aktivieren des Hochladens von Bildern werden weiterhin Daten übertragen.
• KI kann missgestaltete Personen, fehlerhafte Texte, Vorurteile oder unangemessene Inhalte erzeugen.
• Das kommerzielle Nutzungsrecht hängt von allen Lizenzen für die Anwendung, das Basismodell, LoRA, die Referenzbilder und den Verwendungszweck der Ausgabe ab.

Preis und Version

Bis zum 22. August 2026 sind die Diffusion Bee-App sowie der offene Quellcode kostenlos verfügbar – es gibt weder kostenpflichtige Abonnements noch Gebühren pro Nutzung. Die Kosten für die Nutzer entstehen hauptsächlich durch den Mac-Hardware, den Stromverbrauch, die Speicherung sowie die selbst heruntergeladenen Modelle.

Systemanforderungen und Plattform

Privatsphäre und lokale Daten

Die Beschreibung des Projekts besagt, dass die Erstellung auf dem lokalen Gerät stattfindet. Es werden keine Daten in die Cloud gesendet – außer wenn die Modellgewichte heruntergeladen werden oder der Benutzer Bilder hochlädt. Der Benutzer sollte dennoch die Netzwerkanfragen, die Quellen der Modelle sowie alle optionalen Online-Funktionen entsprechend der jeweiligen Version überprüfen.

• Prompten, Modelle, Historie und Ausgaben werden hauptsächlich auf dem Mac des Benutzers gespeichert.
• Um das Modell zum ersten Mal herunterzuladen, ist eine Internetverbindung erforderlich, und es wird eine Verbindung zum Modellhosting-Dienst hergestellt.
• Wenn die Hochladefunktion aktiviert wird, verlässt das ausgewählte Bild den Gerät.
• Download-Seiten für Drittanbieter-Modelle haben ihre eigenen Konten, Protokolle und Datenschutzregeln.
• Wenn mehrere Personen einen Mac teilen, sollten eigene Systemkonten sowie eine Verschlüsselung der Festplatte verwendet werden.
• Nach der Erstellung sensibler Bilder müssen Historie, Exportverzeichnisse, Cache und Backups gelöscht werden.
• Stellen Sie vor dem Deinstallieren der Anwendung sicher, dass die Modelle und Verzeichnisse mit den Historiedaten vorhanden sind, um zu vermeiden, dass benötigte Werke versehentlich gelöscht werden.
• Unternehmen sollten offene Quellcode-Abhängigkeiten, die Lieferkette der Modelle sowie lokale Zugriffsrechte bewerten.

Lizenzbedingungen und Hinweise für den kommerziellen Einsatz

Der Repository für die Diffusion Bee-App verwendet die AGPL-3.0-Lizenz, wobei die für die Erstellung genutzten Modelle eine eigene Lizenz haben. Zudem wird darin darauf hingewiesen, dass die mit Stable Diffusion erzeugten Ergebnisse den Bedingungen von CreativeML OpenRAIL-M entsprechen müssen.

APIs, SDKs und Open Source

Diffusion Bee ist eine Open-Source-Desktop-Anwendung und keine kommerzielle API-Plattform für Cloud-Aufrufe. Offiziell werden weder öffentliche APIs für Fernproduktionsaufrufe, noch eine Key-Management-Konsole oder ein eigenständiges SDK bereitgestellt.

GitHub und Versionsstatus

Der offizielle Repository macht die Anwendung, den Backend-Code, die Dokumentation sowie den Code für die Electron-Oberfläche zugänglich. Die aktuell verfügbare Version ist 2.5.3. In dieser Version wurden Flux.1, externe Textual Inversion, die Blockierung unangemessener Inhalte sowie die Organisation der Modellseiten hinzugefügt.

Im Lager gibt es immer noch ungelöste Probleme im Zusammenhang mit dem Herunterladen und Importieren von Modellen, sowie mit Black-Maps und Systemkompatibilität. Bevor man Community-Modelle verwendet, sollte man zunächst die Versionshinweise prüfen und diese anhand einer Kopie testen. Die in der README-Datei aufgeführten Kompatibilitätsmerkmale sollten nicht als Garantie dafür angesehen werden, dass alle Aspekte bedingungslos kompatibel sind.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Die Empfehlungswertung liegt bei 4,5 von 5 Punkten. Diffusion Bee lässt sich einfach installieren, läuft hauptsächlich lokal und umfasst alle Funktionen der gängigen Stable Diffusion-Workflows. Es eignet sich besonders für Nutzer, die schnell mit der künstlichen Intelligenz-basierten Bildgestaltung am Mac beginnen möchten.

Die Hauptmängel sind, dass nur macOS unterstützt wird, die Modelle viel Speicher beanspruchen und bei einigen benutzerdefinierten Modellen Kompatibilitätsprobleme auftreten. Nutzer, die die neuesten Flux-Funktionen benötigen, müssen zudem Apple Silicon sowie macOS 13 oder neuer verwenden.

Häufige Fragen

Ist Diffusion Bee kostenlos?

Kostenlos, ohne offizielle Abonnementgebühren oder Gebühren pro Abbildung. Die Nutzer müssen weiterhin die Kosten für den Mac-Hardware, Strom, Speicher sowie mögliche Drittanbieter-Modelle tragen.

Muss man ein Konto anlegen?

Für die gewöhnliche lokale Erstellung ist kein Diffusion Bee-Konto erforderlich. Bei der Herunterladung bestimmter Drittanbieter-Modelle kann die Plattform, auf der die Modelle gehostet werden, ein Konto oder eine Lizenzvereinbarung verlangen.

Wird Windows unterstützt?

Nicht unterstützt. Die offizielle Anwendung ist für macOS-User konzipiert; Windows- und Linux-User sollten andere, zuverlässige Stable Diffusion-Tools verwenden.

Wird die Unterstützung für chinesische Anweisungen bereitgestellt?

Die Benutzeroberfläche lässt die Eingabe von Chinesisch zu, doch die Verständnisleistung hängt von den Trainingsdaten des jeweiligen Modells ab. Viele Modelle funktionieren stabiler mit englischen Anweisungen, was sich durch Vergleichstests überprüfen lässt.

Wird die Daten in die Cloud hochgeladen?

Die normale Erstellung erfolgt hauptsächlich lokal. Zum Herunterladen des Modells ist eine Internetverbindung erforderlich, und wenn der Benutzer Bilder hochlädt, verlassen die entsprechenden Dateien ebenfalls das Gerät – daher kann man nicht von einer vollständig offlineen Funktionalität sprechen.

Wird Flux.1 unterstützt?

2.5.3 Unterstützt Flux.1, ist jedoch nur für Apple Silicon geeignet und erfordert macOS 13 oder neuer. Die tatsächliche Geschwindigkeit sowie die verfügbaren Größen hängen außerdem vom Arbeitsspeicher ab.

Kann man LoRA importieren?

Ja, die 2,5-Serie unterstützt die Verwendung mehrerer LoRA-Modelle bei der Erstellung. Vor dem Import muss sichergestellt werden, dass die LoRA-Modelle zu der Basismodellreihe passen.

Kann ein erstelltes Bild für kommerzielle Zwecke verwendet werden?

Man darf nicht einfach davon ausgehen, dass eine Anwendung kostenlos ist und daher geeignet ist. Man sollte gleichzeitig die Lizenzen und Rechte des Basismodells, von LoRA, der Embeddings, der Referenzbilder sowie des Verwendungszwecks der Ausgabe überprüfen.

Wird eine API bereitgestellt?

Es gibt weder eine öffentliche Cloud-API noch ein offizielles SDK. Es handelt sich um eine lokale Desktop-Anwendung, deren Quellcode für Forschungszwecke sowie zur eigenen Erweiterung geeignet ist.

Ist Diffusion Bee open source?

Open Source, das offizielle Repository verwendet AGPL-3.0. Die Gewichte der Modelle haben eine eigene Lizenz und dürfen nicht mit der Lizenz des Anwendungscode verwechselt werden.

Zusammenfassung

Diffusion Bee senkt die Hürden für die Installation von lokalen AI-Bildgenerierungs-Tools unter Mac und bietet in einer einzigen Benutzeroberfläche Textgenerierung, Anpassung von Referenzbildern, lokale Reparaturen, Struktursteuerung sowie Erweiterungsmöglichkeiten für Modelle.

Vor der Auswahl sollten Chip und Systemversion überprüft werden, genügend Speicher für die Modelle bereitgestellt werden, und die Kompatibilität sowie die kommerziellen Lizenzen der Modelle einzeln geprüft werden. Nutzer sensibler Inhalte sollten außerdem auf die Netzwerkgrenzen bei der Herunterladung und dem Aktiv-Upload von Modellen achten.