Local Dream最新版

Local Dream 是一款能让普通安卓手机在本地运行 Stable Diffusion 模型，无需联网或依赖云端算力。更重要的是，该项目已实现对高通 Hexagon NPU 的硬件加速支持，显著提升推理效率。

目前，Local Dream 完全免费且已开源，适用于搭载骁龙芯片的主流安卓设备，支持文本生成图像（txt2img）、图像转图像（img2img）和局部重绘（inpaint）三大核心功能。

快速上手：三步开始创作

1. 下载安装：从 GitHub Releases 或 Google Play（含 NSFW 内容过滤版本）获取 APK 文件并安装。
2. 选择模型：打开应用后，可直接下载内置支持的模型，或导入本地 SD1.5 格式的 safetensors 模型用于 CPU/GPU 推理。
3. 生成图像：输入提示词，调整参数，即可在设备本地完成图像生成，全程数据不出设备。

核心功能一览

• 🎨 文本到图像 (txt2img)
  输入描述性文字，生成高质量原创图像。
• 🖼️ 图像到图像 (img2img)
  基于现有图片进行风格迁移或内容修改。
• 🎭 局部重绘 (inpaint)
  选定图像区域进行替换或修复，适合细节调整。

所有操作均在设备端完成，保障隐私安全。

技术实现：NPU 加速 + 多后端兼容

✅ NPU 加速（基于高通 Hexagon）

• 硬件支持：骁龙 8 Gen 1 及以上芯片（包括 8+ Gen 1、8 Gen 2/3、8 Elite）
• SDK：采用高通 QNN SDK，调用 Hexagon NPU 进行计算
• 量化方案：W8A16 静态量化，兼顾速度与精度
• 分辨率：基础模型固定为 512×512
• 性能表现：推理速度极快，显著优于纯 CPU/GPU 方案

⚠️ 注意：仅上述旗舰芯片可下载 NPU 专用模型；其他设备将自动禁用该选项。

✅ CPU / GPU 推理（通用兼容模式）

• 框架：基于轻量级 MNN 框架构建
• 量化：W8 动态量化，降低内存占用
• 分辨率支持：灵活适配 128×128 到 512×512 多种尺寸
• 兼容性：适用于近五年大多数安卓设备，仅需约 2GB 可用内存

此模式适合中低端机型或希望尝试自定义模型的用户。

高分辨率生成支持

虽然 NPU 模型默认运行在 512×512 分辨率，但可通过下载补丁启用 768×768 和 1024×1024 输出。

使用建议：

• 先以 512 分辨率生成构图稳定的图像；
• 再通过 img2img 模式配合高分辨率模型进行超分放大（类似 Highres.fix）；
• 推荐去噪强度设置为 0.75 左右，避免结构崩坏。

⚠️ 提示：量化后的高分辨率模型可能出现布局错乱问题，不建议直接用于首阶段生成。

设备兼容性说明

🔧 v1.8.3 更新：现已允许所有高通芯片下载 NPU 模型，但较旧芯片可能无法正常运行。

未来将根据高通新发布的 SDK，逐步适配 骁龙 8 Elite 2 和 8 Gen 5 等最新平台。

支持模型列表

目前支持多种主流 Stable Diffusion 模型，部分同时兼容 NPU 与 CPU/GPU：

此外，支持从本地导入基于 SD1.5 的 safetensor 模型，用于 CPU/GPU 推理。

种子行为差异说明

为保证结果可复现，Local Dream 支持自定义种子设置，但不同后端存在行为差异：

建议在需要精确复现时使用 CPU 模式。

版本区分

• LocalDream_xxx_with_filter：启用 NSFW 内容过滤，与 Google Play 上架版本一致；
• LocalDream_xxx：无内容过滤，适合个人自由创作。