text-guided-image-colorization

上传图片，指定对象颜色，一键生成彩色图像

这是一个交互式图像着色工具，结合了Stable Diffusion (SDXL)和BLIP模型，并采用ControlNet方法进行重训练。用户可以通过Gradio界面上传图像，并为不同对象指定颜色，实现精准可控的着色效果。项目解决了传统自动着色方法难以控制颜色分配的问题，让用户能够按需为图像中的特定区域赋予指定色彩。核心能力包括基于文本或颜色提示的局部着色、对象识别与颜色匹配，以及友好的交互界面。适合用于老照片修复、艺术创作和设计辅助等场景。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 108
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nick8592
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/nick8592/text-guided-image-colorization
定价模式free
价格说明开源项目，本地部署，完全免费
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型blip,controlnet,gradio,image-colorization,stable-diffusion
GitHub 星标★ 108
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-08-30 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1

使用教程

核心亮点

  • 基于SDXL和ControlNet，着色效果逼真且细节丰富
  • 支持按对象指定颜色，控制精准灵活
  • 提供Gradio界面，操作简单，无需编程

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 依赖较大模型，推理速度可能较慢

适用场景

  • 老照片或黑白影像的彩色化修复
  • 艺术创作中为线稿或灰度图添加指定色彩
  • 设计素材的快速配色与预览

替代项目

DeOldify、Colorful Image Colorization、InstColorization

项目介绍

text-guided-image-colorization 是图像领域的开源项目，由 nick8592 开发，2024 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 840 个项目，GitHub 星标数为 108。

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。本地部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：老照片或黑白影像的彩色化修复。同类可对比的替代方案包括 DeOldify、Colorful Image Colorization、InstColorization。

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