AiM

用 Mamba 做自回归图像生成,更快更省算力

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 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 148
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,MIT许可证,完全免费,需自行部署。

项目预览

AiM 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hp-l33
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型auto-regressive-model,image-generation,mamba
GitHub 星标★ 148
上线时间2024-07-16 00:00:00
代码更新2025-01-13
仓库体积4.9 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6

项目介绍

AiM 是论文《Scalable Autoregressive Image Generation with Mamba》的官方 PyTorch 实现,旨在探索用 Mamba(一种状态空间模型)替代传统 Transformer 进行自回归图像生成。它解决了现有自回归图像生成模型在长序列建模上计算复杂度高、生成速度慢的问题,通过 Mamba 的线性复杂度特性,实现更高效的图像生成。核心能力包括:基于 Mamba 的自回归图像生成框架、支持大规模图像生成、提供训练和推理代码。项目目前处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究者和开发者用于实验和二次开发。

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 ★ 148

技术标签

核心亮点

  • 基于 Mamba 架构,相比 Transformer 具有线性复杂度,长序列生成更高效
  • 官方实现,与论文同步,代码可信度高
  • 支持大规模图像生成,适合高分辨率场景

不足之处

  • 项目早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖 Mamba 库,环境配置可能较复杂

适用场景

  • 研究自回归图像生成的新架构探索
  • 需要高效生成高分辨率图像的场景
  • 作为 Mamba 在视觉任务中的应用参考

替代项目

VQGAN、DALL-E、ImageGPT

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