C2GAN

用关键点精准控制图像生成，让AI画出你想要的结构

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 5 🐛 待处理 4 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 70
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，代码公开，可自行部署使用，完全免费。

项目预览

C2GAN 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Ha0Tang
官网地址http://disi.unitn.it/~hao.tang/project/C2GAN.html
GitHubhttps://github.com/Ha0Tang/C2GAN
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，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facial-landmarks,gans,image-generation,image-to-image-translation,image-translation,keypoints,landmarks
GitHub 星标★ 70
上线时间2019-10-15 00:00:00
代码更新2023-02-18
仓库体积8.0 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数19

项目介绍

C2GAN是一个基于生成对抗网络的图像生成工具，专注于关键点引导的图像生成任务。它提出了Cycle In Cycle的结构，通过将关键点（如人脸关键点、姿态关键点）作为条件输入，实现从关键点到图像的生成，同时支持图像到图像的转换。该项目解决了传统GAN在关键点引导生成时缺乏结构一致性和细节保真的问题，核心能力包括：利用循环一致性损失保持生成图像与输入关键点的空间对齐，通过双循环结构增强生成图像的真实感和多样性。适用于人脸编辑、姿态迁移、虚拟试衣等需要精确控制生成结果的场景。代码基于Python实现，依赖深度学习框架，提供了训练和推理的接口，但项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善。

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 ★ 70

核心亮点

  • 提出Cycle In Cycle双循环结构，显著提升关键点与生成图像的对齐精度
  • 在ACM MM 2019发表Oral论文，算法有学术背书
  • 支持多种关键点类型（人脸、姿态），应用场景灵活

不足之处

  • 项目星标仅70，社区活跃度低，维护可能停滞
  • 文档和示例代码较少，上手门槛较高

适用场景

  • 人脸关键点引导的肖像生成与编辑
  • 人体姿态关键点到图像的转换（如动作迁移）
  • 需要精确结构控制的图像合成研究

替代项目

pix2pix、CycleGAN、StarGAN

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