PnPInversion

三行代码，让扩散模型编辑更稳更准

PnPInversion 是 ICLR 2024 的官方实现，提出一种仅需三行代码即可增强扩散模型编辑能力的方法。它解决现有基于扩散模型的图像编辑中，编辑结果与原始图像结构一致性差、编辑强度难以控制的问题。核心能力在于通过改进扩散反演（diffusion inversion）过程，结合即插即用（Plug-and-Play）特征注入，在保持源图像内容结构的同时，实现更精准的语义编辑。项目提供简洁的代码修改，可无缝集成到现有扩散模型编辑流程中，显著提升编辑质量与稳定性。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 414
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cure-lab
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/cure-lab/PnPInversion
定价模式free
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型deep-learning,diffusion-inversion,diffusion-model,diffusion-models,iclr2024,image-editing,image-generation,paper-implementation,paper-implementations,pytorch
GitHub 星标★ 414
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-10-03 00:00:00
最近更新2026-09-08 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4

使用教程

核心亮点

  • 仅需修改三行代码即可提升编辑效果，集成成本极低
  • 基于 ICLR 2024 论文，方法经过学术验证，理论扎实
  • 支持多种扩散模型编辑场景，通用性强

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 图像语义编辑（如换脸、改表情、换风格）
  • 需要保持原始图像结构的高保真编辑
  • 扩散模型编辑流程的快速优化与调优

替代项目

Null-text Inversion、Edit Friendly DDPM Inversion、Direct Inversion

项目介绍

PnPInversion 是图像领域的开源项目，由 cure-lab 开发，2023 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 839 个项目，GitHub 星标数为 414。

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 2026-09-08。代码公开，可自行部署使用，完全免费。

它主要面向的使用场景是：图像语义编辑（如换脸、改表情、换风格）。同类可对比的替代方案包括 Null-text Inversion、Edit Friendly DDPM Inversion、Direct Inversion。

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