guided-diffusion-keras

用 Keras 玩转文本生成图像,轻松训练扩散模型

guided-diffusion-keras 是一个基于 Keras 框架实现的扩散模型库,专注于文本到图像的生成任务。它提供了从零开始构建和训练扩散模型的完整代码,包括条件生成(如类别条件、文本条件)的支持,并兼容 Stable Diffusion 等主流模型的架构。该项目旨在降低扩散模型的研究和开发门槛,让开发者无需依赖 PyTorch 即可在 TensorFlow/Keras 生态中实现和实验最新的生成模型。核心能力包括:扩散模型的训练与采样、引导(guidance)机制、文本编码与融合,以及灵活的模型配置。对于希望深入理解扩散模型原理或需要在生产环境中部署 Keras 模型的团队,该项目提供了一个轻量级且可定制的起点。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 76
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队apapiu
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和修改,无在线服务或付费版本。
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,diffusion-models,generative-model,keras,stable-diffusion,text-to,text-to-image
GitHub 星标★ 76
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-09-14 00:00:00
最近更新2026-04-01 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 纯 Keras 实现,适合 TensorFlow 生态开发者无缝上手
  • 代码结构清晰,便于学习和二次开发扩散模型
  • 支持文本条件生成,紧跟 Stable Diffusion 技术趋势

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和示例相对有限
  • 依赖 TensorFlow 生态,性能优化可能不如 PyTorch 版本成熟

适用场景

  • 在 TensorFlow 生产环境中集成文本生成图像功能
  • 教学和科研:快速理解扩散模型内部机制
  • 作为基础框架,定制化训练特定领域的扩散模型

替代项目

KerasCV (StableDiffusion)、Diffusers (Hugging Face)、guided-diffusion (OpenAI)

项目介绍

guided-diffusion-keras 是图像领域的开源项目,由 apapiu 开发,2022 年首次发布。

它收录于图像分类,该分类目前共有 837 个项目,GitHub 星标数为 76。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-04-01。Apache-2.0 许可证,可免费使用和修改,无在线服务或付费版本。

它主要面向的使用场景是:在TensorFlow生产环境中集成文本生成图像功能。同类可对比的替代方案包括 KerasCV (StableDiffusion)、Diffusers (Hugging Face)、guided-diffusion (OpenAI)。

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