daam
看透Stable Diffusion：让每个词在生成图像中的影响一目了然
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 802
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Stable Diffusion WebUI
- 8G+ 显存
安装与启动步骤
-
1装包
扩散模型注意力归因，用来解释「这个词画在哪」。
pip install daam -
2接 WebUI
装成扩展后在生成时自动记录注意力图。
WebUI → Extensions → Install from URL -
3生成并出热力图
提示词里勾选要解释的词，出图会附带热力图。
a photo of a [cat] and a [dog] -
4看叠加效果
热力图与原图叠加观察词与区域的对应。
在扩展面板里调 alpha
如何确认成功
生成结果旁边出现每个关键词的热力图，区域与语义吻合。
注意事项
- 它是调试提示词的好工具，能看出哪个词没生效。
- 注意力图不等于因果，只能当参考。
- 长提示词会产生很多图，注意磁盘。
核心亮点
- 提供词级注意力热力图，直观定位提示词对生成画面的具体影响区域
- 与HuggingFace Diffusers深度集成，几行代码即可接入现有Stable Diffusion流程
- 支持自定义层和注意力头分析，便于深入探究模型内部机制
不足之处
- 文档/社区待观察
- 主要面向研究分析，缺乏生产级API或交互式界面
适用场景
- 研究Stable Diffusion的语义对齐与注意力机制
- 调试提示词，理解为什么某些词被忽略或过度强调
- 分析模型偏见，如性别或种族关联的区域
替代项目
XAI for Diffusion、Diffusion Interpretability、Attention Viz
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