paint-with-words-sd

用分割图+文字,精准控制AI画图布局

这是一个基于Stable Diffusion的文本引导图像生成工具,实现了eDiff-I论文中的Paint-with-words方法。它允许用户通过文本标签化的分割图(segmentation map)来精确控制生成图像的布局和内容。用户可以为图像的不同区域指定文本标签,模型会根据这些标签和分割图生成符合描述的图像。核心能力包括:将语义分割图与文本描述结合,实现区域级别的图像生成控制;支持自定义分割图和文本标签,灵活生成特定场景;基于Stable Diffusion,生成质量高且可扩展。该工具解决了传统文本到图像生成中布局控制困难的问题,让用户能够更直观地指定图像中每个物体的位置和属性。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 644
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队cloneofsimo
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型diffusion,generative-model,stable-diffusion
GitHub 星标★ 644
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-11-06 00:00:00
最近更新2026-08-20 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5

使用教程

核心亮点

  • 区域级文本控制,生成图像布局精准
  • 基于Stable Diffusion,生成质量高
  • 实现eDiff-I论文方法,学术价值高

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖Jupyter Notebook,使用门槛较高

适用场景

  • 艺术创作,按布局生成插画
  • 设计稿快速原型,指定物体位置
  • 学术研究,探索可控图像生成

替代项目

ControlNet、Stable Diffusion with Semantic Map、GauGAN2

项目介绍

paint-with-words-sd 是图像领域的开源项目,由 cloneofsimo 开发,2022 年首次发布。

它收录于图像分类,该分类目前共有 837 个项目,GitHub 星标数为 644。

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 2026-08-20。MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:艺术创作,按布局生成插画。同类可对比的替代方案包括 ControlNet、Stable Diffusion with Semantic Map、GauGAN2。

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