Conffusion

给扩散模型生成结果加上统计置信区间，量化不确定性

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 4 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 143
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，无付费版本。

项目预览

Conffusion 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eliahuhorwitz
官网地址https://horwitz.ai/conffusion
GitHubhttps://github.com/eliahuhorwitz/Conffusion
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，无付费版本。
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Python
技术栈/模型computer-vision,conformal-prediction,deep-learning,diffusion,diffusion-models,generative-model,image-generation,image-to-image,inpainting,prediction-intervals,pytorch,quantile-regression,super-resolution,uncertainty-estimation,uncertainty-quantification
GitHub 星标★ 143
上线时间2022-11-17 00:00:00
代码更新2022-11-27
仓库体积2.2 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2

项目介绍

Conffusion 是论文《Conffusion: Confidence Intervals for Diffusion Models》的官方实现，旨在为扩散模型生成的图像提供统计上的置信区间。它解决的核心问题是：扩散模型输出具有随机性，用户难以判断生成结果的可靠性。通过结合共形预测（conformal prediction）技术，Conffusion 能够为每个生成像素或区域计算置信区间，量化生成结果的不确定性。其核心能力包括：将共形预测框架适配到扩散模型的采样过程，支持图像到图像（image-to-image）任务，并提供可视化工具展示置信区间。项目基于 Python 和深度学习框架，面向计算机视觉和生成模型研究人员，帮助他们在医疗影像、自动驾驶等高风险场景中更安全地使用生成模型。

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 ★ 143

核心亮点

  • 首个将共形预测引入扩散模型的开源实现，提供像素级置信区间
  • 支持图像到图像任务，可直接用于修复、超分等场景
  • 代码结构清晰，基于官方扩散模型实现，易于扩展

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和示例较少
  • 计算开销较大，置信区间生成可能显著增加推理时间
  • 仅支持特定扩散模型架构，通用性待验证

适用场景

  • 医学影像生成结果可靠性评估
  • 自动驾驶场景中合成图像的不确定性分析
  • 图像编辑或修复时提供结果可信度提示

替代项目

Diffusion-LM、Stable Diffusion、Bayesian Diffusion Models

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