ITI-GEN

给文生图模型去偏见，让生成结果更包容多样

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 11 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 67
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，无付费版本。

项目预览

ITI-GEN 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humansensinglab
官网地址https://czhang0528.github.io/iti-gen
GitHubhttps://github.com/humansensinglab/ITI-GEN
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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型debiasing,diffusion-models,fairness,inclusiveness,prompt-tuning,responsible-ai,stable-diffusion,text-to-image-generation
GitHub 星标★ 67
上线时间2023-07-27 00:00:00
代码更新2024-02-16
仓库体积13.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ITI-GEN是一个基于扩散模型的包容性文本到图像生成工具，旨在解决传统文生图模型在生成特定群体（如不同种族、性别、年龄等）时存在偏见和表征不足的问题。它通过提示学习（prompt tuning）技术，在少量样本上学习一组可迁移的提示向量，无需微调底层扩散模型，即可引导Stable Diffusion等模型生成更公平、更多样化的图像。核心能力包括：支持多属性联合去偏、可插拔式集成到现有Stable Diffusion流程、以及提供量化评估指标。该工作发表于ICCV 2023并获Oral和最佳论文提名，展示了在负责任AI方向上的前沿探索。

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 ★ 67

核心亮点

  • 基于提示学习，无需训练/微调扩散模型，计算开销小
  • 支持多属性（种族、性别、年龄等）联合控制，去偏效果可量化
  • ICCV 2023 Oral且获最佳论文提名，学术认可度高

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 依赖Stable Diffusion特定版本，迁移到其他模型需适配

适用场景

  • 生成包含多元种族、性别、年龄的AI训练数据集
  • 为广告、媒体内容生成无偏见的插图
  • 研究公平性AI的学术实验和基准测试

替代项目

Stable Diffusion、DALL·E 2、Textual Inversion

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