CFGpp

约束流形引导，让扩散模型生成更真实、不偏色

CFGpp 是 ICLR2025 论文《CFG++: manifold-constrained classifier free guidance for diffusion models》的官方开源实现。该项目针对扩散模型中的无分类器引导（CFG）技术提出改进，通过将引导过程约束在数据流形上，解决了传统 CFG 导致图像过饱和、颜色偏移和采样质量下降的问题。核心能力包括：提供流形约束的引导算法，支持文本到图像生成和图像编辑任务，基于 PyTorch 实现，易于集成到现有扩散模型流程中。项目代码结构清晰，包含核心算法实现、示例脚本和预训练模型配置，方便研究者和开发者复现论文结果并应用于实际生成任务。