FIBO

用 JSON 精确控制图像生成，安全合规，企业可放心用

FIBO 是一个开源的文本到图像生成模型，主打 JSON 原生输出，即模型直接生成结构化的 JSON 数据（包含对象、位置、属性等），而非传统像素图。它解决了现有扩散模型在生成时难以精确控制对象数量、位置、属性以及内容安全性的问题。核心能力包括：基于 JSON 的结构化生成，支持精确的布局和属性控制；内置安全机制，避免生成受版权保护或不当内容，适合企业级应用；采用 agentic AI 技术，可与其他 AI 系统协同工作。作为首个此类开源模型，FIBO 在可控性、可预测性和法律安全性方面树立了新标准。

开源 unknown 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 341

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Bria-AI

所属国家

官网地址https://bria.ai

GitHubhttps://github.com/Bria-AI/FIBO

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型agentic-ai,ai,controlable-image-generation,creative-ai,deep-learning,enterprise-ready,ethical-ai,image-generation,image-generation-ai,licensed-data,responsible-ai,safe-ai,smollm3,sota,text-to-image

GitHub 星标★ 341

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-10-26 00:00:00

最近更新2026-09-24 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

JSON 原生输出，对象位置、数量、属性可精确指定，告别随机生成
内置版权与安全过滤，降低法律风险，适合商业场景
基于 agentic AI，可与其他系统联动，扩展性强

不足之处

早期项目（329 星），生态和社区支持尚不成熟
文档/社区待观察

适用场景

企业营销素材批量生成，需符合品牌规范
游戏或影视前期概念设计，需精确控制场景元素
自动化工作流中按结构化数据生成配图

替代项目

Stable Diffusion、DALL·E 2、ControlNet

项目介绍

FIBO 是图像领域的开源项目，由 Bria-AI 开发，2025 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 839 个项目，GitHub 星标数为 341。

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 2026-09-24。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：企业营销素材批量生成，需符合品牌规范。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion、DALL·E 2、ControlNet。

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