DirectedDiffusion

用边界框指定物体位置，让 AI 生成图精准布局

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 ★ 82
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，无收费计划。

项目预览

DirectedDiffusion 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hohonu-vicml
官网地址https://hohonu-vicml.github.io/DirectedDiffusion.Page
GitHubhttps://github.com/hohonu-vicml/DirectedDiffusion
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，无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型bounding-boxes,image-control,image-generation,stable-diffusion
GitHub 星标★ 82
上线时间2023-02-16 00:00:00
代码更新2024-02-22
仓库体积6.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Directed Diffusion 是一个基于 Stable Diffusion 的图像生成控制工具，通过注意力引导机制实现对生成图像中物体位置的精确控制。它解决了文本到图像模型中物体布局不可控的问题，允许用户通过简单的边界框指定每个物体的位置和大小，从而生成符合空间布局要求的图像。核心能力包括：输入文本描述和物体边界框，模型自动调整注意力图，使生成图像中的物体准确落在指定区域。支持多物体协同控制，适用于复杂场景构图。项目代码基于 Python 实现，易于集成到现有 Stable Diffusion 工作流中。该论文发表于 AAAI2024，方法具有学术创新性，为图像编辑和可控生成提供了新思路。

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 ★ 82

核心亮点

  • 无需额外训练，直接利用注意力引导，即插即用
  • 支持多个物体同时定位，适合复杂场景构图
  • 基于 Stable Diffusion，生态成熟，易集成现有流程

不足之处

  • 项目处于早期，文档和示例较少，上手门槛较高
  • 对边界框的精度和文本描述的匹配度依赖较强，控制效果可能不稳定

适用场景

  • 设计稿快速生成，按布局要求产出概念图
  • 电商海报中商品位置精准摆放
  • 创意插画中多元素构图控制

替代项目

ControlNet、GLIGEN、Layout Diffusion

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