custom-diffusion360

用几张图定制扩散模型，还能自由控制相机视角生成新图

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 11 🐛 待处理 3 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 173
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

custom-diffusion360 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类图像生成
开发团队customdiffusion360
官网地址https://customdiffusion360.github.io
GitHubhttps://github.com/customdiffusion360/custom-diffusion360
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型camera-pose-control,computer-vision,customization,generative-model,pytorch,stable-diffusion,text-to-image
GitHub 星标★ 173
上线时间2024-04-18 00:00:00
代码更新2024-12-02
仓库体积3.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

CustomDiffusion360 是一个基于 Stable Diffusion 的文本生成图像定制化扩展项目，核心解决现有定制化模型（如 DreamBooth、Custom Diffusion）只能生成固定视角、无法控制相机视角的问题。它通过引入相机姿态控制，让用户仅用少量参考图像（如3-5张）即可微调扩散模型，生成同一物体或风格在不同视角下的新图像，并支持显式指定相机位置（如俯视、侧视、旋转）。项目基于 PyTorch 实现，提供完整的训练和推理流程，支持自定义数据集和姿态条件注入，适用于三维感知的图像生成、虚拟商品展示、创意设计等场景。其核心能力包括：少样本定制化、视角可控生成、与现有文本到图像模型兼容。作为早期项目，代码结构清晰，但文档和社区生态尚在建设中。

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 ★ 173

核心亮点

  • 支持少样本（3-5张）定制，降低使用门槛
  • 显式相机姿态控制，生成结果视角可预期
  • 基于 PyTorch 和 Stable Diffusion，易于集成和二次开发

不足之处

  • 文档和示例较少，上手需要一定研究成本
  • 训练和推理资源消耗较高，需较强GPU

适用场景

  • 电商产品多视角展示图生成
  • 游戏/影视概念设计的视角探索
  • 个人创意图像定制（如宠物、物品）

替代项目

DreamBooth、Custom Diffusion、ControlNet

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