time-diffusion

精准修正扩散模型隐含偏见，无需重训，一句话改变生成假设。

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 2 🐛 待处理 5 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 89
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源代码仓库，可自行部署使用，无在线服务或付费版本。

项目预览

time-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bahjat-kawar
GitHubhttps://github.com/bahjat-kawar/time-diffusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源代码仓库，可自行部署使用，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
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,diffusion-models,knowledge-editing,stable-diffusion,text-to-image,text2image
GitHub 星标★ 89
上线时间2023-03-12 00:00:00
代码更新2023-03-15
仓库体积802 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

time-diffusion 是论文《Editing Implicit Assumptions in Text-to-Image Diffusion Models》的官方代码仓库，专注于文本到图像扩散模型中的知识编辑任务。它解决的是扩散模型在生成图像时隐含的、难以通过提示词修正的偏见或错误假设（如职业性别刻板印象、物体属性错误等）。核心能力包括：提供一种时间感知的编辑方法，通过调整模型内部的隐式假设来改变生成行为，而无需重新训练或微调整个模型；支持对 Stable Diffusion 等主流扩散模型进行定向编辑，并可能提供评估指标和可视化工具。项目处于早期阶段，代码和文档尚待完善，适合研究者和高级开发者探索模型可解释性与可控生成。

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 ★ 89

核心亮点

  • 官方代码，与论文同步，方法有理论支撑
  • 聚焦知识编辑，解决提示词无法修正的深层偏见
  • 基于 Stable Diffusion，生态兼容性好，易于实验

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目，功能可能不完整，依赖环境配置复杂

适用场景

  • 研究扩散模型可解释性与知识存储机制
  • 去除生成图像中的性别、种族等刻板印象
  • 定制化调整模型对特定概念的默认生成表现

替代项目

Diffusion-Editor、Textual Inversion、Concept Sliders

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