LLMGA

让大模型听懂你的话,自动生成和编辑图像

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 25 🐛 待处理 3 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 395
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 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

LLMGA 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JIA-Lab-research
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型aigc,image-design-assistant,image-editing,image-generation,large-language-model,llm,mllm,multi-modal
GitHub 星标★ 395
上线时间2023-11-27 00:00:00
代码更新2025-06-02
仓库体积15.4 MB
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4

项目介绍

LLMGA是一个基于多模态大语言模型的图像生成助手,源自ECCV 2024 Oral论文。它旨在解决用户难以精确控制图像生成和编辑的问题,通过将大语言模型的推理能力与图像生成模型结合,实现从自然语言指令到图像操作的无缝衔接。其核心能力包括:理解复杂的多模态输入(文本+图像),生成详细的图像生成/编辑指令序列,并调用底层扩散模型执行具体操作,支持多轮对话式编辑、局部修改、风格迁移等任务。项目提供了完整的训练和推理代码,以及预训练模型,方便研究者和开发者复现和扩展。

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 ★ 395

核心亮点

  • 提出LLM与扩散模型协同框架,实现复杂指令的精准图像生成
  • 支持多轮交互式编辑,用户可逐步调整生成结果
  • 提供完整训练代码和预训练权重,便于复现和二次开发

不足之处

  • 模型体量较大,推理资源需求高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 设计师快速生成设计草图并迭代修改
  • 电商场景中根据描述生成商品展示图
  • 个人用户通过对话方式编辑照片

替代项目

InstructPix2Pix、SEED-LLaMA、MiniGPT-4

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