partcraft

像拼乐高一样，用部件拼出你想要的任何物体！

PartCraft是一个基于扩散模型的细粒度图像生成项目，来自ECCV 2024。它解决的是传统文本生成图像模型难以精确控制物体局部部件的问题，允许用户通过指定物体的各个部分（如鸟的头、翅膀、颜色等）来组合生成全新的、富有创意的物体。核心能力包括：从参考图像中提取部件级概念、基于部件描述进行组合生成、支持对生成物体的部件进行精细编辑。项目提供了完整的训练和推理代码，并基于CUB-200鸟类数据集和DreamCreature等基准进行验证。其创新点在于将物体分解为可独立控制的部件，并利用扩散模型实现部件级别的条件生成，从而在保持整体一致性的同时，实现高度的创意组合。

开源 free 图像生成

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GitHub 星标 ★ 103

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kamwoh

所属国家

官网地址https://kamwoh.github.io/partcraft

GitHubhttps://github.com/kamwoh/partcraft

定价模式free

价格说明开源项目，提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Python

技术栈/模型break-a-scene,cub200,diffusion-models,dreamcreature,eccv,eccv2024,fine-grained-generation,generative-ai,image-generation,lora,object-composition,object-part,object-part-composition,part-based,part-based-generation,partcraft,stable-diffusion,textual-inversion

GitHub 星标★ 103

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-11-23 00:00:00

最近更新2026-09-15 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3

使用教程

核心亮点

提出部件级生成范式，支持对物体局部进行精细控制和编辑，远超整体生成
基于ECCV 2024论文，算法有理论支撑，且代码开源可复现
在CUB-200鸟类数据集上验证，支持细粒度类别生成，效果直观

不足之处

目前仅支持鸟类等特定数据集，泛化到其他物体类别需额外训练
文档和社区支持较少，上手门槛较高

适用场景

创意设计：快速生成具有特定部件组合的新奇物体概念图
科研实验：作为细粒度生成和部件级控制的研究基线
教育演示：展示扩散模型在可控生成方面的前沿能力

替代项目

DreamCreature、Break-A-Scene、Diffusion with Prompts

项目介绍

partcraft 是图像领域的开源项目，由 kamwoh 开发，2023 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 839 个项目，GitHub 星标数为 103。

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 2026-09-15。提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：创意设计：快速生成具有特定部件组合的新奇物体概念图。同类可对比的替代方案包括 DreamCreature、Break-A-Scene、Diffusion with Prompts。

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