ImageFolder

把图像切成高效token，让AR/VAR生成又快又好

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 7 🐛 待处理 11 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 308
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，无在线服务，需自行部署，完全免费。

项目预览

ImageFolder 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lxa9867
GitHubhttps://github.com/lxa9867/ImageFolder
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型autoregressive-models,conditional-generation,diffusion-models,efficient-tokenizer,image-generation,image-tokenizer,large-language-model,product-quantization,semantic-tokenizer,vision-transformer
GitHub 星标★ 308
上线时间2024-09-29 00:00:00
代码更新2025-04-25
仓库体积4.1 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6

项目介绍

ImageFolder 是一个面向自回归（AR）和变量自回归（VAR）图像生成模型的高性能图像分词器。它解决了传统图像生成中像素级建模效率低、难以捕捉全局结构的问题，通过将图像高效地离散化为紧凑的视觉token序列，使后续的生成模型能够以更低的计算成本学习图像分布。核心能力包括：支持多种tokenizer架构（如VQGAN、FSQ等），提供高效的编码与解码流程，并针对AR/VAR训练流程做了优化。项目处于早期阶段，代码结构清晰，便于研究者复现和扩展，旨在推动高分辨率图像生成和条件生成任务的效率与质量提升。

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 ★ 308

核心亮点

  • 专为AR/VAR设计，tokenizer效率高，能显著降低生成模型训练成本
  • 支持多种量化方案（如FSQ），灵活适配不同生成任务
  • 代码简洁，易于集成到现有AR/VAR训练pipeline

不足之处

  • 项目早期，文档和示例较少，上手需参考代码
  • 社区规模小，生态和工具链尚不完善

适用场景

  • 自回归图像生成模型训练
  • 高分辨率图像合成与编辑
  • 条件图像生成（如文本到图像）

替代项目

VQGAN、taming-transformers、FSQ

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