DiffUTE

改图里的字，像改文档一样自然，背景和字体都不违和

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 12 🐛 待处理 5 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 145
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，Apache-2.0许可，可免费使用和修改，无在线服务或付费版本。

项目预览

DiffUTE 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chenhaoxing
GitHubhttps://github.com/chenhaoxing/DiffUTE
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可，可免费使用和修改，无在线服务或付费版本。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,image-generation,neurips-2023,scene-text-editor
GitHub 星标★ 145
上线时间2023-04-21 00:00:00
代码更新2025-04-11
仓库体积16.8 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

DiffUTE 是一个基于扩散模型的通用场景文字编辑工具，来自 NeurIPS 2023 论文。它解决的是在自然图像中精准修改文字内容的问题，比如把路牌上的“STOP”改成“GO”，同时保持背景、字体风格和视角自然一致。核心能力包括：利用扩散模型强大的生成能力，结合文字识别与编辑的联合训练，实现对任意位置、任意字体的文字进行编辑，而无需重新生成整个图像。项目提供了完整的训练和推理代码，支持用户自定义数据集微调，并针对多语言场景做了优化。与传统的图像修复或文本替换方法相比，DiffUTE 更注重编辑后文字与周围环境的融合度，减少了明显的修改痕迹。

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 ★ 145

核心亮点

  • 基于扩散模型，文字编辑后与背景融合度高，不易看出修改痕迹
  • 支持任意位置和字体的文字编辑，无需重新生成整张图
  • 提供完整训练代码，可自定义数据集微调，适合研究二次开发

不足之处

  • 项目星标仅143，社区活跃度和维护频率较低
  • 文档/社区待观察，示例和教程相对有限

适用场景

  • 电商海报中修改商品标签或促销文字
  • 影视后期或游戏原画中调整场景文字内容
  • 学术研究：探索扩散模型在细粒度图像编辑中的应用

替代项目

TextDiffuser、GlyphControl、AnyText

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