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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 787
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。
环境要求
- NVIDIA GPU 8G+
- Python 3.9+
安装与启动步骤
-
1装依赖
文本驱动图像生成的一组实验脚本，基于 CLIP。
pip install -r requirements.txt -
2装 CLIP
必须从源码装官方 CLIP。
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git -
3跑 FFT 生成
最基础的一条，输出抽象纹理图。
python clip_fft.py -t "the text" --size 1280-720 -
4跑分块插画
illustrip 会把内容按段落生成再拼接。
python illustrip.py --in_txt mycontent.txt --in_txt2 mystyles.txt --size 1280-720 --steps 100
如何确认成功
输出目录生成图像，且随提示词变化明显。
注意事项
- 这个项目的价值是「不用训练」的视觉实验，风格偏艺术。
- 参数极多，先跑 README 里的默认值再调。
- 生成时间与 steps 成正比，试参数时调小。
核心亮点
- 轻量级实现，无需训练生成模型，直接利用 CLIP 进行优化。
- 支持文本生成图像和视频，覆盖多模态生成场景。
- 结合 FFT/DWT 频域操作，生成过程可解释且可调参。
不足之处
- 生成分辨率可能受限，依赖 CLIP 优化速度较慢。
- 文档和社区生态尚不完善，上手门槛较高。
适用场景
- 快速原型验证，将文本概念转化为视觉草图。
- 艺术创作，生成抽象或风格化图像/视频。
- 教学演示，理解 CLIP 引导生成原理。
替代项目
DeepDaze、BigGAN、DALL·E
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