Diffusion Bee

一句話介紹

Diffusion Bee是一款針對macOS的本地Stable Diffusion圖形介面，使用者無需配置複雜的運行環境，即可進行文生圖、圖生圖、局部重繪、擴圖、ControlNet以及LoRA創作等操作。

工具簡介

Diffusion Bee是由Divam Gupta所發起，其源代碼也公開在GitHub上。它的核心目標是讓使用Intel及Apple Silicon處理器的Mac用戶，能夠透過一鍵安裝的方式來運行生成式圖像模型。此應用程式主要在本地進行運算，因此很適合那些不想將提示詞和素材持續傳送到雲端服務的用戶。

目前公開的最新版本為2.5.3，新增了Flux.1功能、外部Textual Inversion嵌入功能，以及用於阻擋不適當內容的功能。Flux.1僅適用於arm64架構的裝置，且需要macOS 13或更高版本才能運作。

核心能力概覽

主要功能

文生圖

輸入自然語言提示詞後，應用會使用本地模型生成一個或多個圖像。使用者可設定尺寸、步數、採樣器、種子以及提示詞的權重，硬體性能越差，等待時間通常就會越長。

圖生圖

圖生圖以現有圖片作為結構或視覺起點，再根據提示詞生成新版本。變化強度過高會失去原圖細節，過低則可能看不出明顯修改。

局部重繪與擴圖

局部重繪會以遮罩來指定需要替換的區域，而擴圖則是在原圖的邊界之外補充畫面。這兩種方法都適用於修正構圖或增加/減少元素，但光線、透視以及人物肢體的部分仍需人工檢查。

高級AI畫布

無限畫布支援繪製、組合及擴展圖像，使用者可在更大的工作區中逐步完成圖像的製作。對於複雜的專案，應分階段進行保存，如此才能避免一次修改就影響到已確認好的部分。

ControlNet

ControlNet可以根據邊緣、深度、姿態等控制資訊來約束結構的生成。實際可用的控制模型取決於應用版本以及已下載的資源，並非所有的社群模型都能直接相容。

LoRA與Textual Inversion

2.5系列支援在生成時組合多個LoRA，2.5.3還加入了外部Textual Inversion嵌入。導入前應確認基礎模型系列、檔案格式、觸發詞、許可證與推薦權重。

SDXL與Flux.1

應用程式支援SD 1.x、SD 2.x和SDXL，2.5.3版本則加入了Flux.1模型支援。Flux.1僅支援Apple Silicon及macOS 13以上版本，Intel Mac無法獲得相同的效能。

本地模型下載與導入

用戶可以在應用程式中下載模型，也可以從 Hugging Face 導入受支援的模型。大型模型會佔用較多的磁碟空間，且導入過程中可能還需要複製檔案，因此應預留足夠的空間。

生成歷史與放大

應用程式會保留產生歷史記錄，並提供圖片放大功能，便於找回參數與輸出結果。歷史記錄、模型與快取都儲存在本機上，使用者需自行備份與清理。

下載安裝教學

1. 先在Mac系統資訊中確認處理器類型、macOS版本和可用磁盤空間。
2. 從官方發布入口下載與Intel或Apple Silicon對應的安裝包。
3. 打開安裝包，並將應用程式放入Applications目錄中。
4. 首次啟動時允許系統完成安全檢查，並確認應用渠道。
5. 在應用內下載預設模型，等待權重完整寫入本地。
6. 輸入簡單提示詞生成測試圖片，檢查速度、記憶體和輸出。
7. 確認正常後再下載SDXL、Flux或其他大型模型。

文生圖使用教學

1. 選擇與設備和任務匹配的基礎模型。
2. 用主體、環境、構圖、光線和風格組織正向提示詞。
3. 在負向提示詞中描述需要減少的缺陷或不需要元素。
4. 先用較小尺寸和中等步數測試，不要一開始追求最大畫面。
5. 固定種子並一次修改一個變數，便於判斷參數影響。
6. 選出滿意的版本後再提高解析度、局部重繪或放大。
7. 保存成品時同時記錄模型、LoRA、種子及提示詞。

圖生圖與局部修改流程

1. 導入擁有使用權的參考圖，並保留未修改原件。
2. 選擇圖生圖或局部重繪，按任務繪製準確遮罩。
3. 設定變化強度，先從中等值測試原圖保留程度。
4. 描述只需要改變的對象、材質、顏色或背景。
5. 生成多個小樣並檢查邊緣、陰影、透視和人物結構。
6. 逐塊修復異常區域，避免反覆重繪整個畫面。
7. 最後放大並在常規圖像軟體中完成精細校正。

模型與功能相容

適合哪些用戶

• Mac創作者：希望不配置命令行即可運行Stable Diffusion。
• 隱私敏感用戶：希望提示詞和普通生成盡量留在本機。
• 設計師：快速製作概念草圖、構圖方案和風格變體。
• 插畫愛好者：使用LoRA、ControlNet與局部重繪控制作品。
• 內容團隊：離線製作封面、配圖和社交媒體視覺草案。
• 開發學習者：閱讀AGPL代碼並了解本地推理應用結構。
• Apple Silicon用戶：可運用為M系列芯片優化的推論路徑。
• 不希望承擔雲端按圖計費的高頻個人用戶。

典型使用場景

• 根據文字描述生成文章封面和概念插畫。
• 將線稿或草圖轉成多種材質與燈光方案。
• 用局部重繪替換背景、物體或局部服裝。
• 透過擴圖把縱圖改成橫幅或增加畫面留白。
• 用ControlNet參考姿態、邊緣或深度保持構圖。
• 組合LoRA生成特定風格，並保存可重現參數。
• 在沒有穩定網路時繼續使用已下載的本地模型。
• 批量探索設計方向後，轉到專業軟體精修。

產品優勢

• 一鍵安裝，減少Python環境、依賴和命令列設定。
• 主要推理在本機完成，素材控制權高於純雲端服務。
• 同時支援Intel和Apple Silicon Mac。
• 覆蓋文生圖、圖生圖、重繪、擴圖、放大與歷史。
• 相容SD 1.x、SD 2.x、SDXL及限定硬體上的Flux.1。
• 支援ControlNet、多個LoRA及外部Textual Inversion。
• 應用免費使用，生成次數不按雲端積分計費。
• 源代碼公開並採用AGPL-3.0許可證。

使用限制與注意事項

• 僅提供macOS版本，沒有官方Windows、Linux、iOS或Android應用。
• 本地生成速度和可用尺寸直接受芯片、內存和溫度影響。
• Flux.1僅支援Apple Silicon與macOS 13以上。
• Intel Mac的最新安裝包可能要求比舊文件更高的系統版本。
• 大型模型會佔用數GB甚至更多空間，導入還可能產生副本。
• 部分SDXL、LoRA或自訂模型可能出現導入失敗、黑圖或不相容的問題。
• 生成歷史與本地檔案不會自動獲得雲端備份。
• 本地運行不代表永遠不連網，首次下載模型和主動上傳圖片仍會傳輸數據。
• AI可能生成畸形人物、錯誤文字、偏見或不適宜內容。
• 商用權取決於應用、基礎模型、LoRA、參考圖及輸出用途的所有許可證。

價格與版本

截至2026年8月22日，Diffusion Bee應用程式及公開的原始碼都可以免費取得，沒有官方的訂閱服務或按使用量計費的機制。使用者的成本主要來自於Mac硬體、電力、儲存空間，以及自行下載的模型。

系統要求與平台

隱私與本地資料

專案說明：一般情況下，生成過的內容會在本地端處理，除非下載模型權重或使用者主動上傳圖片，否則不會將生成的資料傳送到雲端。使用者仍應根據實際版本，檢查網路請求、模型來源以及任何可選的線上功能。

• 提示詞、模型、歷史與輸出主要保存在用戶Mac。
• 首次下載模型需要上網，並會連接模型託管服務。
• 主動使用上傳功能時，所選圖片會離開本機。
• 第三方模型下載站有自己的帳戶、日誌和隱私規則。
• 多人共用Mac時，應使用獨立系統帳戶和磁盤加密。
• 敏感圖片生成後要清理歷史、導出目錄、緩存和備份。
• 卸載應用前先確認模型與歷史目錄，避免誤刪需要的作品。
• 企業使用應評估開源依賴、模型供應鏈和本機訪問權限。

許可證與商用注意事項

Diffusion Bee應用程式倉庫採用AGPL-3.0許可證，但用於生成模型的許可證則是獨立的。該倉庫同時提醒，使用Stable Diffusion所產生的成果，必須遵守CreativeML OpenRAIL-M的相關規定。

API、SDK與開源情況

Diffusion Bee是一個開源的桌面應用程式，而非提供雲端調用的商業API平台。官方並未發布用於遠端操作的公共API、託管金鑰控制台或獨立的SDK。

GitHub與版本狀態

官方倉庫公開了應用程式、後端、文件以及Electron介面代碼，目前可確認的最新版本為2.5.3。此版本加入了Flux.1、外部文本反轉功能、不適當內容的阻擋功能，以及模型頁面的整理功能。

倉庫仍存在模型下載、導入、黑圖以及系統相容性相關的未解決問題。在使用社群提供的模型之前，應先閱讀版本說明並以副本進行測試，不可將README中的支援列表視為所有檢查點都無條件相容。

基本資訊

推薦指數

推薦指數為4.5分，滿分為5分。Diffusion Bee安裝簡單，主要在本地運行，其功能涵蓋了主流的Stable Diffusion工作流程，因此對那些希望能在Mac上快速開始進行AI繪圖的人來說，非常有吸引力。

主要的缺點是僅支援 macOS，模型佔用空間很大，而且部分自訂模型存在相容性問題。需要最新 Flux 功能的使用者，還必須使用 Apple Silicon 與 macOS 13 以上版本。

常見問題

Diffusion Bee免費嗎？

免費，沒有官方訂閱或按圖收費。使用者仍需承擔Mac硬體、電力、儲存以及可能的第三方模型成本。

需要註冊帳號嗎？

一般而言，本地生成並不需要 Diffusion Bee 帳戶。但在下載某些第三方模型時，模型託管平台可能會要求使用帳戶或取得許可證。

支援Windows嗎？

不支援。官方應用僅適用於macOS，Windows和Linux的使用者應選擇其他受信賴的Stable Diffusion工具。

支援中文提示詞嗎？

界面可輸入中文，但理解效果由具體模型的訓練數據決定。許多模型使用英文提示詞更穩定，可對比測試。

數據會上傳雲端嗎？

普通生成主要在本機完成。下載模型需要聯網，用戶主動上傳圖片時相應檔案也會離開本機，因此不能寫成絕對離線。

支援Flux.1嗎？

2.5.3 支持 Flux.1，但僅適用於 Apple Silicon 裝置，且需要 macOS 13 或更高版本。實際處理速度及可使用的尺寸還取決於記憶體容量。

可以導入LoRA嗎？

可以，2.5系列支援在生成時使用多個LoRA。導入前要確認LoRA與基礎模型系列匹配。

生成圖片可以商用嗎？

不能只因應用免費就預設可以。應同時檢查基礎模型、LoRA、嵌入、參考圖和輸出用途的許可證與權利。

提供API嗎？

沒有公共雲API或官方SDK。它是以本地桌面應用形式存在，其開源代碼適合用於研究及自行擴展。

Diffusion Bee是開源的嗎？

開源，官方倉庫採用AGPL-3.0。模型權重擁有獨立許可證，不能與應用程式代碼許可證混為一談。

總結

Diffusion Bee降低了Mac本地AI繪圖的安裝門檻，在一個界面中提供文本生成、參考圖修改、局部修復、結構控制及模型擴展。

選擇前應確認芯片與系統版本，預留模型空間，並逐個審查模型相容性及商用許可。敏感素材用戶還應注意模型下載與主動上傳功能的網路邊界。