ConceptLab

用参考图学概念，再创意变形生成新图像

ConceptLab 是论文《ConceptLab: Creative Generation using Diffusion Prior Constraints》的官方实现，专注于文本到图像生成中的个性化与创意生成。它解决的核心问题是：在扩散模型（如 Stable Diffusion）中，如何将用户提供的参考图像（如特定物体、角色或风格）转化为可复用的概念，并允许用户通过文本提示或视觉参考对该概念进行创意变形，生成新颖且符合约束的图像。其核心能力包括：基于扩散先验约束的概念学习，支持从单张或多张参考图像提取概念；提供概念间的组合与插值，实现跨概念的融合生成；以及通过约束优化实现概念的创意编辑，如改变形状、颜色或添加新元素。项目基于 PyTorch 实现，代码结构清晰，适合研究者复现实验或二次开发，但作为早期研究项目，其工程化程度和开箱即用的易用性有限。