功能
Local Dream 功能概览及详细页面链接。
重点功能
下面这三个功能很多用户第一次看时会错过，值得特别留意：
- 自定义模型 —— 不限于内置目录。SD1.5
.safetensors可在应用内直接导入；预转换的 SD1.5 / SDXL NPU.zip包（来自社区或你自己在 PC 上转换）同样可以加载。 - 局部重绘 —— 修复已生成图像的细节 —— 只对一张已生成图像的某个区域进行重绘。未选中的区域完全保留，保存时结果会自动合成回未裁剪的原图，并以拉普拉斯金字塔融合消除边缘接缝。
- DMD2 极速模型 —— 文件名含
_dmd2的社区模型大约快 4 倍、发热显著更低（使用LCM/CFG 1/8 步）。在 16GB 以上设备且关闭 低内存模式 时，SDXL 单张生成约 6–7 秒。建议优先尝试；若追求极致画质，可再用原模型做一次 img2img 精修。
生成
- 提示词 — txt2img、img2img 和局部重绘模式；提示词权重（AUTOMATIC1111 语法）；token 计数器；Textual Inversion 嵌入；局部重绘画布缩放和拉普拉斯金字塔融合
- 生成参数 — 采样器（DPM++ 2M / SDE、Euler A / Euler、LCM，可选 Karras 噪声调度）、步数、CFG、去噪强度、种子、CLIP 缓存和 CFG = 1 优化
- 批量生成 — 连续生成多张图片，支持前台服务
- 显示生成过程 — 采样过程中预览中间结果
- 超分辨率 — 内置及自定义 4× 超分辨率模型（NPU）
- SD1.5 NPU 高分辨率 — 两阶段 Highres.fix 工作流与分辨率补丁
- SDXL 宽高比 — 单一 1024×1024 模型通过居中 inpaint 遮罩支持任意宽高比
模型
- 可用模型 — 内置模型目录、社区预转换模型和芯片级别后缀
- DMD2 模型 — 带
_dmd2的社区模型：约 4 倍速度、发热显著更低，使用 LCM / CFG 1 / 8 步 - 模型资源 — 自定义模型导入、LoRA 工作流和模型删除
- 标签自动补全 — 导入 CSV 词典实现输入时自动补全，支持翻译搜索；已导入的嵌入会置顶显示在建议列表中
- 种子设置 — CPU、GPU 和 NPU 模式下的可复现性
应用与设置
- 下载源 — 切换 Hugging Face、hf-mirror 或自定义 URL；支持后台下载
- 低内存模式 — SDXL 内存优化行为与速度权衡
- 历史记录 — 按模型分类的生成历史，支持过滤排序、批量保存到相册、复制参数和一键 img2img
- 分享参数 — 将一次生成的参数复制到剪贴板，在另一台设备上自动导入
- 应用设置 — 安装变体、日志收集和文件管理器
- HTTP API 参考 — 通过本地 HTTP 后端用脚本驱动 Local Dream
NPU 模型转换
性能说明
- CLIP 输出缓存 — 文本编码器的输出会持久化到磁盘，按模型分别保存，之前编码过的提示词在任意时刻都会被复用（可在 设置 → 文件管理器 中清除；使用嵌入时不走缓存）
- CFG = 1 优化 — 在 NPU 路径上，当 CFG 为 1 时跳过无条件 UNet 推理，步长时间减半
- v_prediction 模型会被自动检测并正确处理
- 后台下载和批量生成 通过前台服务在应用切换到后台时继续运行