DreamLite

一个轻量模型,端侧同时搞定生图和改图

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 52 🐛 待处理 7 👀 关注 46
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 794
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源代码,免费使用

项目预览

DreamLite 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ByteVisionLab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源代码,免费使用
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Apache-2.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 794
上线时间2026-03-30 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积135.7 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态活跃
收录时间2026-11-06
浏览次数1

项目介绍

DreamLite 是 ECCV 2026 论文的官方实现,一个面向端侧部署的轻量级统一图像生成与编辑模型。它把文生图与图像编辑两类任务整合进同一套参数,避免为不同功能分别部署多个大模型,从而降低移动端或边缘设备的存储与算力负担。项目提供完整训练与推理代码,基于 Python 实现,支持在有限显存条件下完成统一模型的微调与采样。核心能力包括:单一模型同时支持文本到图像生成和基于指令的图像编辑;轻量化结构设计,参数量与计算量显著低于常规扩散模型;面向端侧推理的工程优化路径,便于集成到实际应用。适合研究者复现论文、开发者探索端侧图像应用原型,以及需要低成本统一生成编辑能力的团队参考。

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 2026-11-06 · 当前星标 ★ 794

核心亮点

  • 统一模型同时覆盖文生图与图像编辑,减少多模型部署的存储和调度成本
  • 明确面向端侧轻量化设计,参数量和算力需求低于常规扩散模型
  • 提供官方训练与推理代码,便于复现论文和二次微调

不足之处

  • 早期项目,社区生态和第三方集成尚不成熟
  • 端侧部署的实际性能与兼容性需自行验证,文档待完善

适用场景

  • 移动端或边缘设备上的本地图像生成应用原型
  • 需要统一生成与编辑能力的低成本产品验证
  • 学术研究复现轻量统一图像模型

替代项目

Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、InstantID

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