SLiMe

一张示例图，让Stable Diffusion学会分割任意目标

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 19 🐛 待处理 3 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 142
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

SLiMe 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队aliasgharkhani
GitHubhttps://github.com/aliasgharkhani/SLiMe
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型1-shot-segmentation,cross-attention,few-shot-segmentation,image-segmentation,python,pytorch,self-attention,stable-diffusion,was-attention
GitHub 星标★ 142
上线时间2023-09-27 00:00:00
代码更新2024-03-04
仓库体积31.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

SLiMe是一个基于Stable Diffusion的单样本图像分割工具，只需一张标注示例图像即可分割出目标对象，无需额外训练或微调。它通过分析Stable Diffusion内部的交叉注意力图，将文本提示与图像区域关联起来，从而在推理时直接生成分割掩码。该项目解决了传统分割模型依赖大量标注数据的问题，把分割任务转化为一次前向传播过程，显著降低了使用门槛。核心能力包括：任意类别的一次性分割、无需针对新类别重新训练、利用预训练扩散模型的语义知识。适合快速原型验证、小样本场景下的目标提取，以及作为扩散模型可解释性研究的参考实现。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 142

核心亮点

  • 单样本即可分割新类别，省去大量标注成本
  • 直接利用Stable Diffusion的注意力机制，无需额外训练
  • 推理速度快，一次前向传播即可得到分割结果

不足之处

  • 分割精度受Stable Diffusion预训练质量影响，复杂场景可能不稳定
  • 文档和示例较少，上手需要一定研究门槛

适用场景

  • 快速标注辅助：用一张示例图批量分割同类物体
  • 小样本研究：在数据稀缺领域（如医学影像）进行目标提取
  • 扩散模型机制研究：分析交叉注意力图的可解释性

替代项目

CLIPSeg、SegGPT、PerSAM

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