RCDMs

让AI画故事连环画,上下文连贯不跳戏

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 3 🐛 待处理 2 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 62
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,本地部署,完全免费。

项目预览

RCDMs 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muzishen
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,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
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,story-generation,text-to-image
GitHub 星标★ 62
上线时间2024-05-23 00:00:00
代码更新2025-09-30
仓库体积2.6 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5

项目介绍

RCDMs 是一个基于扩散模型的漫画/故事可视化生成工具,由 AAAI 2025 论文提出。它解决的是多帧故事生成中常见的语义不一致和时序跳跃问题,通过引入丰富的上下文条件(如角色、场景、事件等)来增强模型对故事全局的理解,并支持一次性推理(one-pass inference),无需逐帧独立生成,从而提升整体连贯性。核心能力包括:利用条件扩散模型融合文本与图像上下文,生成具有强语义一致性的连续画面;支持自定义故事脚本输入,输出风格统一的图像序列。项目代码基于 Python 和主流深度学习框架,适合研究者复现实验或开发者集成到故事创作流程中。

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 ★ 62

核心亮点

  • 提出丰富上下文条件注入机制,显著提升多帧故事的角色和场景一致性
  • 支持一次性推理生成整个故事序列,避免逐帧生成带来的风格漂移
  • 基于AAAI论文,算法有理论保障,代码结构清晰便于二次开发

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察

适用场景

  • 自动生成漫画或绘本的分镜图像
  • 辅助动画前期概念设计,快速产出连续场景
  • 用于多模态故事生成的研究基准

替代项目

StoryGAN、StoryDALL-E、AR-LDM

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