CoMPaSS

让AI画图更懂空间关系,对象位置不跑偏

CoMPaSS 是一个针对文本到图像扩散模型的空间理解增强工具,核心解决现有 T2I 模型在复杂空间关系(如“左/右/上/下”及多对象布局)上生成不准确的问题。它通过引入组合式空间约束注入机制,在扩散采样过程中显式编码对象间的空间关系,无需重新训练基础模型即可提升生成图像的空间一致性。项目基于 Python 实现,提供轻量级插件式接口,可适配主流扩散模型(如 Stable Diffusion),并附带 ICCV 2025 论文代码与示例。核心能力包括:空间关系解析、布局引导生成、多对象场景支持,以及无需微调的即插即用特性。适合需要精确控制生成图像中物体位置与相对关系的开发者、研究人员及创意工作者。

开源 unknown 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 95
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成
开发团队blurgyy
所属国家
定价模式unknown
价格说明官网为项目主页,未明确展示定价或试用信息,需进一步确认。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,generation,spatial-understanding,t2i,text-to-image
GitHub 星标★ 95
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-11 00:00:00
最近更新2026-09-15 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4

使用教程

核心亮点

  • 无需重新训练基础模型,即插即用,降低使用门槛
  • 显式编码空间关系,显著提升多对象布局的准确性
  • 基于 ICCV 2025 论文,方法有学术支撑,技术可靠性高

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚待完善
  • 可能对复杂场景或极端空间关系的处理仍有局限

适用场景

  • 设计场景:需要精确控制海报或插图中元素的位置关系
  • 内容创作:生成多物体交互的示意图或故事板
  • 科研实验:对比不同空间约束方法对生成质量的影响

替代项目

ControlNet、GLIGEN、LayoutDiffusion

项目介绍

CoMPaSS 是图像领域的开源项目,由 blurgyy 开发,2024 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 95。

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 2026-09-15。官网为项目主页,未明确展示定价或试用信息,需进一步确认。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:设计场景:需要精确控制海报或插图中元素的位置关系。同类可对比的替代方案包括 ControlNet、GLIGEN、LayoutDiffusion。

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