Internal-Guidance

无需训练,用模型自身动态引导扩散生成,提升图像质量。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 2 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 92
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,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

Internal-Guidance 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CVL-UESTC
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型image-generation
GitHub 星标★ 92
上线时间2025-12-24 00:00:00
代码更新2026-04-09
仓库体积11.6 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5

项目介绍

Internal-Guidance(IG)是CVPR 2026 Highlight论文的官方开源实现,提出一种无需额外训练或外部条件即可引导扩散Transformer(DiT)生成的方法。它利用模型自身内部动态(如注意力图、特征统计)作为引导信号,在推理时动态调整生成过程,从而提升图像质量、构图和语义一致性。核心能力包括:即插即用,兼容主流DiT架构;支持多种引导模式(如结构引导、风格控制);提供清晰代码和预训练模型,便于复现和二次开发。该项目解决了现有引导方法依赖外部模型或额外训练的高成本问题,让开发者能低成本增强生成效果。

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 ★ 92

技术标签

核心亮点

  • 无需额外训练或外部模型,推理时即插即用,降低使用门槛
  • 基于内部动态引导,可灵活控制结构、风格等生成属性
  • 官方实现,代码结构清晰,附有论文和示例,便于复现

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持有待完善
  • 引导效果可能依赖特定DiT架构,泛化性需进一步验证

适用场景

  • 图像生成质量增强,如提升分辨率、细节和构图
  • 可控生成,如指定结构或风格引导
  • 研究扩散模型内部机制,用于教学和实验

替代项目

FreeDoM、Diffusion Self-Guidance、Attention Guidance

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