color-peel

把颜色从形状中剥出来，让AI按你的要求精准上色。

color-peel 是一个基于扩散模型的图像生成项目，旨在从形状中解耦出目标颜色，实现颜色与形状概念的分离。它通过生成一系列带有目标颜色的几何形状，并联合学习多个颜色-形状图像，从而让模型理解并独立控制颜色和形状。该项目基于 PyTorch 和 Stable Diffusion，结合提示学习（prompt learning）和 VAE 等技术，支持文本到图像的生成。它解决了生成模型中颜色属性难以精确控制的问题，使得用户可以通过文本提示指定颜色，而形状由其他条件决定。核心能力包括颜色-形状解耦学习、多概念联合训练和生成可定制颜色的图像。

开源 free 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 67

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moatifbutt

所属国家

官网地址https://moatifbutt.github.io/colorpeel

GitHubhttps://github.com/moatifbutt/color-peel

定价模式free

价格说明开源项目，提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Python

技术栈/模型color-learning,colors,diffusion-models,generative-model,prompt-learning,pytorch,stable-diffusion,text-to-image,vae

GitHub 星标★ 67

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-07-03 00:00:00

最近更新2026-05-08 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4

使用教程

核心亮点

提出颜色-形状解耦的新方法，能有效分离概念，提升生成可控性
基于 Stable Diffusion 和 PyTorch，易于集成到现有生成流程
通过联合学习多个颜色-形状图像，泛化能力较强

不足之处

项目处于早期，文档和社区支持待观察
仅支持几何形状，实际场景适用性有限

适用场景

设计辅助：快速生成指定颜色的图形素材
教学演示：展示扩散模型中概念解耦的原理
艺术创作：通过文本控制颜色生成抽象图案

替代项目

Stable Diffusion、ControlNet、Prompt-to-Prompt

项目介绍

color-peel 是图像领域的开源项目，由 moatifbutt 开发，2024 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 67。

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 2026-05-08。提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：设计辅助：快速生成指定颜色的图形素材。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion、ControlNet、Prompt-to-Prompt。

上一篇：HiDream_O1-ComfyUI

下一篇：luna