HiFi-Inpaint

上传参考图,一键生成细节逼真的人像商品图

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 5 🐛 待处理 5 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 114
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 许可证,可自由使用和部署,无付费版本。

项目预览

HiFi-Inpaint 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Correr-Zhou
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可自由使用和部署,无付费版本。
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computer-vision,cvpr2026,deep-learning,diffusion-models,generative-ai,image-generation,image-inpainting
GitHub 星标★ 114
上线时间2026-02-25 00:00:00
代码更新2026-06-07
仓库体积21.4 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

HiFi-Inpaint 是一个基于扩散模型的图像修复工具,专门针对电商场景中的人像与商品融合需求。它解决的是传统修复模型在参考图引导下细节丢失、纹理模糊的问题,通过高保真参考信息注入,生成保留商品细节且自然融入人像的图片。核心能力包括:参考图条件控制、细节保持的扩散修复、以及针对人体姿态与商品交互的优化。项目提供官方训练与推理代码,支持自定义数据集,适合需要批量生成高质量商品展示图的场景。

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 ★ 114

核心亮点

  • 针对电商人像商品图优化,细节保真度高
  • 基于扩散模型,生成效果自然且可控
  • 提供官方代码,便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖较大的计算资源,推理速度可能较慢

适用场景

  • 电商商品图批量生成
  • 广告创意素材制作
  • 虚拟试穿与产品展示

替代项目

Stable Diffusion Inpainting、LaMa、ControlNet Inpainting

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