piggyback-color

用文本提示给黑白照片智能上色，效果自然可控

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 3 🐛 待处理 7 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 71
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

piggyback-color 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hyliu
官网地址https://piggyback-color.github.io
GitHubhttps://github.com/hyliu/piggyback-color
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型colorization,image-colorization,interactive-colorization,stable-diffusion,text-to-color
GitHub 星标★ 71
上线时间2023-04-21 00:00:00
代码更新2023-05-31
仓库体积6.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

piggyback-color 是一个基于扩散模型的图像着色项目，通过“piggybacked models”（附加模型）的方式，在预训练的 Stable Diffusion 模型上叠加轻量级分支，实现文本引导的交互式图像着色。它解决了传统着色方法需要大量人工标注或结果不自然的问题，利用扩散模型的强大生成能力，将灰度图像自动着色，并支持用户通过文本描述或颜色提示来控制着色结果。核心能力包括：利用 Stable Diffusion 的语义理解生成符合内容逻辑的颜色；支持局部交互式着色，用户可指定区域和颜色；提供训练和推理代码，便于研究者复现和改进。项目处于早期阶段，代码和文档尚在完善中。

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 ★ 71

技术标签

核心亮点

  • 基于 Stable Diffusion，着色结果语义准确、细节丰富
  • 支持文本和交互式提示，用户可精细控制着色区域和颜色
  • 代码开源，提供训练和推理流程，便于二次开发

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目早期，依赖 Stable Diffusion 环境，部署门槛较高

适用场景

  • 老照片和黑白影像的自动化着色修复
  • 影视或游戏美术中的概念图快速配色
  • 设计师利用文本描述探索不同色彩方案

替代项目

DeOldify、Colorization Transformer、Stable Diffusion 自带 img2img 着色

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