instruction-tuned-sd

微调Stable Diffusion,让它听懂指令改图

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。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 250
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队huggingface
所属国家
官网地址
定价模式free
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
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
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-17 00:00:00
最近更新2026-07-01 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数1

使用教程

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

项目介绍

instruction-tuned-sd 是模型训练领域的开源项目,由 huggingface 开发,2023 年首次发布。

它收录于模型训练分类,该分类目前共有 518 个项目,GitHub 星标数为 250。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-07-01。Apache-2.0许可,代码免费使用,无在线服务或付费版本。

它主要面向的使用场景是:学术研究:探索指令微调在图像生成中的应用。同类可对比的替代方案包括 InstructPix2Pix、InstructDiffusion、DiffusionIT。

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