gpic

构建合规高质量图像语料,助力视觉生成模型训练

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 2 🐛 待处理 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 62
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

gpic 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keshik6
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明项目为斯坦福大学发布的图像生成数据集及配套代码,官网提供项目介绍,但未明确在线体验或定价信息。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型flow-matching,generative-ai,jit,large-scale-dataset,text-to-image,text-to-image-generation
GitHub 星标★ 62
上线时间2026-05-29 00:00:00
代码更新2026-06-04
仓库体积7.9 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10

项目介绍

GPIC 是一个用于视觉生成的大规模许可图像语料库的官方代码库,旨在为文本到图像生成等视觉生成任务提供高质量的训练数据。该项目解决了当前视觉生成模型训练中数据获取难、版权风险高、数据质量参差不齐的问题。核心能力包括:提供一套完整的图像数据收集、过滤、标注和整理流程,支持从互联网抓取图像并依据许可协议进行筛选,确保数据可合法用于训练;同时提供与主流生成框架(如 flow-matching)的接口,便于研究者直接使用该语料库进行模型训练。项目基于 Python 实现,利用 JIT 等技术优化数据处理效率,适合大规模数据集构建。目前项目处于早期阶段,代码和文档正在完善中。

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 ★ 62

核心亮点

  • 提供完整的图像数据采集与许可过滤流程,降低版权风险
  • 与 flow-matching 等生成框架集成,便于直接用于模型训练
  • 使用 JIT 优化数据处理,适合大规模语料构建

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期,功能可能不完整

适用场景

  • 研究者构建大规模文本到图像训练数据集
  • 企业需要合规图像数据用于商业模型开发
  • 开发者希望快速获取高质量图像语料进行生成模型微调

替代项目

LAION-5B、DataComp、Common Crawl

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