MoTHer

从模型集合中自动还原模型家族树，看清模型间继承关系。

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 1 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 62
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，基于PyTorch实现，需自行部署，无在线服务，完全免费。

项目预览

MoTHer 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/mother
GitHubhttps://github.com/eliahuhorwitz/MoTHer
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，基于PyTorch实现，需自行部署，无在线服务，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
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,heritage-recovery,huggingface,llama,llama2,machine-learning,model-atlas,model-graph,model-tree,stable-diffusion,weight-space-learning
GitHub 星标★ 62
上线时间2024-05-28 00:00:00
代码更新2025-07-01
仓库体积3.6 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4

项目介绍

MoTHer 是 ICLR 2025 论文《Unsupervised Model Tree Heritage Recovery》的官方 PyTorch 实现，旨在从无监督的模型集合中恢复模型之间的继承关系（即模型树）。它解决的是当多个模型（如 Stable Diffusion、LLaMA 等）共享训练数据或衍生关系时，如何自动推断出模型谱系的问题。核心能力包括：基于模型权重或表征的相似性分析，构建模型树结构；支持大规模模型集合的谱系恢复；提供与 HuggingFace 生态的集成，便于加载预训练模型。该工具对模型溯源、版权追踪、模型治理等领域有重要价值。

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 ★ 62

核心亮点

  • 首次提出无监督模型树恢复任务，填补模型谱系分析空白
  • 官方实现，代码质量有保障，便于复现论文结果
  • 支持主流模型架构（如 Stable Diffusion、LLaMA），实用性强

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 依赖较多，环境配置可能稍复杂

适用场景

  • 模型溯源与版权审计，识别衍生模型
  • 模型治理，监控模型传播链
  • 学术研究，分析模型演化规律

替代项目

Model Atlas、ModelGraph、Heritage Recovery

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