PnPInversion

三行代码，让扩散模型编辑更稳更准

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 22 🐛 待处理 14 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 414
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，代码公开，可自行部署使用，完全免费。

项目预览

PnPInversion 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cure-lab
GitHubhttps://github.com/cure-lab/PnPInversion
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
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
上线时间2023-10-03 00:00:00
代码更新2024-03-12
仓库体积87.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

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。

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 ★ 414

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 55 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • NVIDIA GPU（显存 16GB 起）
  • CUDA 11.3

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    官方指定 Python 3.9。

    conda create -n p2p python=3.9 -y

  2. 2装指定版本的 torch

    版本不对会直接报算子不兼容。

    conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

  3. 3装其余依赖

    按 requirements 装。

  4. 4跑一次编辑

    用它的示例图与提示验证效果。

  5. 5对比有无该方法

    它主打三行代码的改进，对比很直观。

如何确认成功

同一提示下应用该方法后，编辑区域更贴合目标语义，而未指定区域基本不变

注意事项

  • 它是扩散编辑的改进方法，核心是三行代码级别的介入。
  • 依赖版本很旧，新环境装不上要单独建环境。
  • 编辑效果对反演步数敏感，参数要按素材调。
  • 研究代码，不含界面。
  • 编辑真实人像涉及肖像权。

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

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