Guide-and-Rescale

无需训练,用文本精准编辑真实图像,保持原图结构不崩坏。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 5 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 55
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,提供在线演示页面,代码与模型权重均免费开放,无付费版本。

项目预览

Guide-and-Rescale 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FusionBrainLab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,提供在线演示页面,代码与模型权重均免费开放,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型diffusion-model,guide-and-rescale,image-editing,text-to-image
GitHub 星标★ 55
上线时间2024-07-10 00:00:00
代码更新2024-09-12
仓库体积21.1 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6

项目介绍

Guide-and-Rescale 是一个无需微调(tuning-free)的真实图像编辑工具,基于扩散模型实现。它解决的是文本引导图像编辑中常见的编辑过度或不足、内容失真问题。核心能力是通过自引导(self-guidance)机制,在采样过程中动态调整引导权重,并重新缩放噪声预测,从而在保持原图结构的同时精准应用文本编辑。项目提供了官方实现,包含推理代码和示例,支持基于 Stable Diffusion 的编辑流程。它适用于风格迁移、局部修改、属性编辑等场景,强调无需额外训练即可获得稳定效果。

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 ★ 55

核心亮点

  • 提出自引导机制,动态调整引导强度,减少编辑过度或不足
  • 无需微调或优化,开箱即用,适合快速集成到现有扩散模型流程
  • 在保持图像结构完整性方面有显著效果,编辑结果更自然

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持尚不完善
  • 依赖特定扩散模型版本,兼容性有待验证

适用场景

  • 真实照片的文本驱动局部编辑(如换发色、改服装)
  • 艺术风格迁移,保持原图内容不变
  • 产品设计中的快速原型修改,无需重新训练模型

替代项目

InstructPix2Pix、Prompt-to-Prompt、Null-Text Inversion

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