OASIS

只用对抗损失，就能生成高质量语义图像

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 54 👀 关注 2 ⚠️ 作者已归档（停止维护）
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 339
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，基于AGPL-3.0许可证，可免费使用和修改，无付费版本。

项目预览

OASIS 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boschresearch
GitHubhttps://github.com/boschresearch/OASIS
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，基于AGPL-3.0许可证，可免费使用和修改，无付费版本。
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AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型bcai,computer-vision,deep-learning,gan,generative-adversarial-networks,iclr2021,image-generation,image-to-image-translation,label-to-image-translation,machine-learning,multi-modal,oasis,paper-resource,pytorch,semantic-image-synthesis
GitHub 星标★ 339
上线时间2021-01-13 00:00:00
代码更新2022-11-08
仓库体积13.1 MB
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5

项目介绍

OASIS是ICLR 2021论文的官方实现，提出了一种仅需对抗监督即可完成语义图像合成的新方法。传统方法依赖复杂的感知损失或特征匹配损失来训练生成器，而OASIS通过引入一个经过预训练、可微分的语义分割网络作为判别器，将生成图像与真实图像在语义分割空间中进行对抗性比较，从而简化训练目标。该方法解决了语义图像合成中训练不稳定、需要多损失函数平衡的问题，核心能力包括：支持高分辨率图像生成、在Cityscapes等数据集上达到SOTA效果、代码结构清晰易于复现。项目使用PyTorch实现，包含完整的训练和测试脚本，适合研究语义图像生成、图像编辑等方向的开发者使用。

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 ★ 339

核心亮点

  • 创新性地用预训练分割网络作为判别器，简化了训练流程
  • 在Cityscapes等基准上达到当时最先进的生成质量
  • 官方实现，代码结构清晰，易于复现和二次开发

不足之处

  • 依赖预训练分割网络，可能限制在无标注数据上的应用
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 语义图像合成研究
  • 图像编辑与内容生成
  • GAN训练技巧的学术参考

替代项目

SPADE、GauGAN、CC-FPSE

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