aphantasia

用 CLIP 加频谱变换,把文字变成图像和视频。

aphantasia 是一个基于 CLIP 模型的文本生成图像与视频的开源工具。它利用 CLIP 的语义理解能力,结合 FFT(快速傅里叶变换)、DWT(离散小波变换)以及 RGB 像素空间操作,将文本描述直接转化为视觉内容。该项目解决了传统文本到图像生成模型需要大量训练数据和复杂架构的问题,提供了一种轻量级、可解释的生成路径。其核心能力包括:从文本生成静态图像、生成动态视频序列,并支持对生成过程的精细控制。通过频谱域和空间域的混合操作,它能够捕捉文本中的关键语义特征,并映射到视觉模式上。项目采用 Python 编写,依赖 CLIP 模型,适合研究者、开发者以及创意工作者快速实验文本驱动的视觉生成。尽管项目仍处于早期阶段,但其独特的实现思路为文本到视觉生成领域提供了新的可能性。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 789
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队eps696
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型clip,text-to-image,text-to-video
GitHub 星标★ 789
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2021-02-28 00:00:00
最近更新2026-08-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

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

项目介绍

aphantasia 是图像领域的开源项目,由 eps696 开发,2021 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(789)位列前 30%,在图像分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-08-22。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:快速原型验证,将文本概念转化为视觉草图。同类可对比的替代方案包括 DeepDaze、BigGAN、DALL·E。

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