text2image-benchmark

一键跑分，量化你的文生图模型实力

text2image-benchmark 是一个用于生成式图像模型的基准测试工具，专注于文本到图像生成任务。它解决了生成模型评估标准不统一、指标计算复杂的问题，提供了一套标准化的评测流程。核心能力包括：支持多种主流指标（如FID）的计算，集成PyTorch生态，方便用户对扩散模型等生成模型进行量化对比。项目基于Jupyter Notebook开发，易于上手和扩展，适合研究者和开发者快速评估模型性能。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 110
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队boomb0om
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/boomb0om/text2image-benchmark
定价模式free
价格说明开源基准测试工具，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型benchmark,diffusion-models,fid,generation-models,image-generation,metrics,pytorch,text2image
GitHub 星标★ 110
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-09-06 00:00:00
最近更新2026-08-05 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

  • 提供FID等核心指标的标准化计算，减少重复造轮子
  • 基于Jupyter Notebook，交互式操作，上手门槛低
  • 专注文生图场景，评测流程清晰，易于扩展新指标

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 指标覆盖有限，可能缺少更全面的评测维度

适用场景

  • 对比不同文生图模型的生成质量
  • 在论文或项目中使用标准化指标量化模型性能
  • 快速验证新模型改进是否有效

替代项目

FID Score、torch-fidelity、ImageReward

项目介绍

text2image-benchmark 是评测安全领域的开源项目，由 boomb0om 开发，2023 年首次发布。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 110。

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 2026-08-05。开源基准测试工具，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：对比不同文生图模型的生成质量。同类可对比的替代方案包括 FID Score、torch-fidelity、ImageReward。

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