guided-diffusion-keras

用 Keras 玩转文本生成图像，轻松训练扩散模型

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 7 🐛 待处理 5 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 76
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，Apache-2.0 许可证，可免费使用和修改，无在线服务或付费版本。

项目预览

guided-diffusion-keras 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apapiu
GitHubhttps://github.com/apapiu/guided-diffusion-keras
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
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
上线时间2022-09-14 00:00:00
代码更新2024-01-16
仓库体积140 KB
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4

项目介绍

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。

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 ★ 76

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)

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