StereoDiffusion

用 Stable Diffusion 一句话生成立体图像，无需后期合成

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 11 🐛 待处理 4 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 98
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，MIT许可证，可免费使用和修改，无付费版本。

项目预览

StereoDiffusion 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lez-s
GitHubhttps://github.com/lez-s/StereoDiffusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和修改，无付费版本。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型image-generation,inpainting,stable-diffusion,stereo
GitHub 星标★ 98
上线时间2023-10-19 00:00:00
代码更新2025-12-25
仓库体积75.2 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4

项目介绍

StereoDiffusion 是一个基于 Stable Diffusion 的立体图像生成工具，通过扩散模型直接生成具有双目视差的立体图像对，无需复杂的后期处理。它解决了传统立体内容制作成本高、流程繁琐的问题，让用户只需输入文本提示或单张图片，即可快速得到左右眼视图，适用于 VR/AR、3D 显示和立体视觉研究。核心能力包括文本到立体图像生成、图像修复（inpainting）扩展立体效果、以及深度感知的视差控制。项目代码基于 Python，集成 Stable Diffusion 生态，提供简洁的 API 和命令行接口，便于二次开发和集成。作为早期项目，它展示了扩散模型在立体视觉领域的潜力，为创作者和开发者提供了低门槛的立体内容生成方案。

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 ★ 98

核心亮点

  • 直接生成带视差的立体图像对，省去传统双目合成流程
  • 支持文本生成和图像修复两种模式，灵活适配不同输入
  • 基于 Stable Diffusion 生态，易于扩展和集成新功能

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持尚不完善
  • 视差控制精度有限，复杂场景可能产生伪影

适用场景

  • VR/AR 内容快速原型制作
  • 立体视觉研究中的训练数据生成
  • 3D 广告和社交媒体立体图片创作

替代项目

Depthify、MiDaS、3D Photography using Depth

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