cross-image-attention

零训练，用注意力机制把参考图外观迁移到任意目标图

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 27 🐛 待处理 8 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 404
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，可免费使用，无付费版本。

项目预览

cross-image-attention 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garibida
官网地址https://garibida.github.io/cross-image-attention
GitHubhttps://github.com/garibida/cross-image-attention
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供在线演示页面，可免费使用，无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型appearance-transfer,diffusion-models,stable-diffusion,style-transfer,text-to-image
GitHub 星标★ 404
上线时间2023-11-04 00:00:00
代码更新2024-05-05
仓库体积66.1 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5

项目介绍

Cross-Image Attention 是论文《Cross-Image Attention for Zero-Shot Appearance Transfer》的官方实现，专注于零样本外观迁移任务。它解决的是在无需训练或微调的情况下，将参考图像的外观（如纹理、色彩、材质）迁移到目标图像的结构上，同时保持目标图像的内容和语义不变。核心能力基于 Stable Diffusion 的注意力机制，通过交叉图像注意力（Cross-Image Attention）在生成过程中融合参考图像的外观特征，实现风格或外观的精准迁移。项目提供推理代码和示例，支持文本到图像生成中的外观控制，适用于风格化、换装、材质替换等创意场景。由于是研究代码，主要面向有扩散模型基础的开发者，可扩展性强。

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 ★ 404

核心亮点

  • 无需训练或微调，开箱即用，基于预训练 Stable Diffusion 实现外观迁移
  • 利用交叉注意力机制，能精准保持目标结构的同时迁移外观，效果自然
  • 官方实现，代码结构清晰，便于二次开发和集成到现有扩散模型流程

不足之处

  • 依赖 Stable Diffusion 特定版本，环境配置较复杂
  • 文档和示例较少，上手门槛较高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 创意设计：将艺术风格或材质快速应用到新图像
  • 电商展示：替换商品图背景或外观，无需重新拍摄
  • 内容创作：为生成图像指定参考外观，实现个性化定制

替代项目

StyleGAN-nada、Cross-Image Attention (官方)、DiffuseIT

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