SLiMe

一张示例图，让Stable Diffusion学会分割任意目标

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。