transformer_latent_diffusion

用Transformer替换U-Net，探索扩散模型新架构

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 30 🐛 待处理 8 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 230
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，可自行部署使用。

项目预览

transformer_latent_diffusion 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/transformer_latent_diffusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
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deep-learning,diffusion-models,generative-ai,latent-diffusion,pytorch,stable-diffusion
GitHub 星标★ 230
上线时间2024-01-01 00:00:00
代码更新2024-08-29
仓库体积3.9 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个基于Transformer核心的文本到图像潜在扩散模型实现，旨在探索用Transformer替代传统U-Net作为扩散模型主干网络的可能性。项目解决了Stable Diffusion等模型依赖U-Net结构、难以扩展和表达长距离依赖的问题，通过将Transformer的注意力机制引入潜在扩散框架，实现更灵活的图像生成。核心能力包括：文本条件图像生成、潜在空间扩散训练、Transformer骨干网络集成，以及基于PyTorch的完整实现。项目代码结构清晰，适合研究Transformer在扩散模型中的应用，但处于早期阶段，功能尚不完善。

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 ★ 230

核心亮点

  • 创新性地将Transformer作为扩散模型核心，摆脱U-Net局限
  • 代码基于PyTorch，结构清晰，便于二次开发和研究
  • 支持文本条件生成，紧跟Stable Diffusion生态

不足之处

  • 项目处于早期，文档和示例不完善
  • 训练和推理效率可能低于成熟U-Net方案

适用场景

  • 研究Transformer在生成模型中的应用
  • 开发自定义文本到图像生成模型
  • 作为扩散模型架构改进的基线

替代项目

Stable Diffusion、DiT、U-ViT

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