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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 482
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python
- CUDA GPU
- xformers
安装与启动步骤
-
1装依赖
它把一长串包锁在一行里，版本基本不能动。
pip install --upgrade diffusers accelerate transformers einops kornia gradio triton xformers==0.0.16 -
2跑文生图风格化
先用自带示例风格确认环境通了。
python vsp_script.py --style fire -
3加控制条件
边缘与深度两种条件各有一个脚本。
python vsp_control-edge_script.py --style fire --controlnet_scale 0.5 --canny_img_path assets/edge_dir -
4迁移真实图片
换成真实照片走另一条路径。
python vsp_real_script.py --img_path assets/real_dir --tar_obj cat --output_num 5 -
5看注意力图
理解它凭什么保持风格，就看这一步的结果。
python visualize_attention_src/save_attn_map_script.py
如何确认成功
用自带示例风格跑一遍文生图脚本，能输出风格化结果，且注意力可视化脚本能生成对应的热力图
注意事项
- 它是论文配套代码，研究风格保持与注意力注入机制，不是开箱即用的美化工具。
- xformers 锁在 0.0.16，新环境里这一步最容易失败，装不上先跑纯 PyTorch 分支。
- 三个脚本分别对应文生图、控制条件、真实图迁移，参数不能混着填。
- 显存需求随输出分辨率和批量增大，先用小图跑通。
核心亮点
- 提出新颖的负视觉查询引导机制，有效解决内容泄漏问题
- 官方 PyTorch 实现，代码结构清晰，便于二次开发
- 基于 Stable Diffusion，生态兼容性好，易集成到现有流程
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
- 依赖特定扩散模型，泛化性需进一步验证
适用场景
- 艺术风格迁移，需保持内容独立性
- 图像编辑，避免参考图内容干扰
- 创意生成，需精细控制风格与内容分离
替代项目
StyleGAN、CycleGAN、DiffusionArt
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