arbitrary-text-to-image-papers

按图索骥，快速找到文本生成图像的论文和代码。

这是一个持续更新的论文列表，系统梳理了任意文本到图像生成领域的学术资源。项目按技术路线分类整理，涵盖基于GAN、场景图、对话交互等不同范式的论文，并为每篇论文附上官方代码链接，方便研究者复现和对比。它解决了该领域文献分散、代码难找的问题，为入门者和从业者提供了一条清晰的学习路径。核心能力在于结构化的分类索引和代码关联，能够帮助用户快速定位特定技术方向的论文，并直接获取可运行的实现。

开源 free 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 210

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lzhbrian

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/lzhbrian/arbitrary-text-to-image-papers

定价模式free

价格说明开源项目，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言

技术栈/模型code,collection,curated-list,dialog,gan,generative-adversarial-network,image,image-generation,image-synthesis,scene-graph,text-to-image,text2image

GitHub 星标★ 210

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2018-12-13 00:00:00

最近更新2026-09-01 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

按技术路线（GAN、场景图、对话等）分类，检索效率高
每篇论文都附官方代码链接，复现门槛低
持续更新，紧跟领域最新进展

不足之处

仅提供论文列表，无代码实现或评测对比
文档/社区待观察

适用场景

调研文本到图像生成领域的研究现状
寻找特定技术路线的论文和可复现代码
作为课程设计或论文写作的参考文献库

替代项目

awesome-text-to-image、text-to-image-generation-survey、awesome-diffusion-models

项目介绍

arbitrary-text-to-image-papers 是图像领域的开源项目，由 lzhbrian 开发，2018 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 837 个项目，GitHub 星标数为 210。

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 2026-09-01。完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：调研文本到图像生成领域的研究现状。同类可对比的替代方案包括 awesome-text-to-image、text-to-image-generation-survey、awesome-diffusion-models。

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