instruction-tuned-sd

微调Stable Diffusion，让它听懂指令改图

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 18 🐛 待处理 4 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 250
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，Apache-2.0许可，代码免费使用，无在线服务或付费版本。

项目预览

instruction-tuned-sd 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huggingface
GitHubhttps://github.com/huggingface/instruction-tuned-sd
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可，代码免费使用，无在线服务或付费版本。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型accelerate,diffusers,generative-ai,image-editing,instruction-tuning,stable-diffusion,transformers
GitHub 星标★ 250
上线时间2023-03-17 00:00:00
代码更新2024-02-16
仓库体积108 KB
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

instruction-tuned-sd 是一个用于对 Stable Diffusion 进行指令微调（instruction tuning）的开源项目。它解决了基础 Stable Diffusion 模型难以理解自然语言指令、无法精准执行图像编辑任务的问题。通过提供完整的训练代码，该项目允许用户基于自定义数据集对 SD 模型进行微调，使其能够根据诸如“将图片中的猫换成狗”之类的指令生成或编辑图像。核心能力包括：支持使用 Hugging Face 的 diffusers、transformers 和 accelerate 库构建训练流程；提供数据准备和训练脚本；能够将视觉语言模型的指令理解能力迁移到图像生成模型上。项目代码结构清晰，便于研究者复现和扩展，是探索指令驱动图像编辑方向的有价值参考实现。

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 ★ 250

核心亮点

  • 基于diffusers等主流库，训练流程标准化，易于上手
  • 提供完整训练代码，可直接用于指令微调实验
  • 针对图像编辑场景，能提升模型对自然语言指令的响应能力

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期，功能可能不完善

适用场景

  • 学术研究：探索指令微调在图像生成中的应用
  • 定制化图像编辑：训练专属指令驱动的编辑模型
  • 教学示例：学习如何微调扩散模型

替代项目

InstructPix2Pix、InstructDiffusion、DiffusionIT

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