HiFi-Inpaint

上传参考图，一键生成细节逼真的人像商品图

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。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 111
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队Correr-Zhou
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/Correr-Zhou/HiFi-Inpaint
定价模式free
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
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★ 111
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-25 00:00:00
最近更新2026-09-04 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

  • 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

项目介绍

HiFi-Inpaint 是图像领域的开源项目，由 Correr-Zhou 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于图像分类，该分类目前共有 837 个项目，GitHub 星标数为 111。

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 2026-09-04。Apache-2.0 许可证，可自由使用和部署，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：电商商品图批量生成。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion Inpainting、LaMa、ControlNet Inpainting。

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