h-edit

用数学理论让扩散模型编辑图像更稳更灵活

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 2 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 80
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,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署。

项目预览

h-edit 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nktoan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,computer-vision,cvpr2025,deep-learning,diffusion-models,generative-model,image-editing,image-generation,image-manipulation,machine-learning
GitHub 星标★ 80
上线时间2025-03-03 00:00:00
代码更新2025-06-11
仓库体积47.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

h-Edit 是一个基于扩散模型的图像编辑工具,核心创新在于引入 Doob 的 h-变换理论,将编辑过程建模为条件扩散过程,从而在保持图像结构的同时实现灵活、高效的编辑。它解决了传统扩散编辑方法中编辑强度与结构保持难以平衡、需要大量调参或额外训练的问题。项目提供简洁的 API 和命令行接口,支持多种编辑类型(如局部替换、风格迁移、属性修改等),并附带预训练模型和示例脚本。作为 CVPR 2025 论文的官方实现,它展示了理论驱动的编辑新范式,适合研究者和开发者用于快速原型验证或集成到现有图像生成流程中。

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 ★ 80

核心亮点

  • 基于 Doob's h-Transform 的严谨理论,编辑过程可控性强,减少随机性
  • 无需针对每个编辑任务重新训练,推理时直接应用,效率高
  • 支持细粒度编辑,能精准修改局部区域而不破坏整体结构

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和示例尚不完善,上手门槛较高
  • 对扩散模型版本有依赖,兼容性需自行验证

适用场景

  • 学术研究:探索扩散模型编辑的理论基础
  • 创意设计:快速生成多种编辑效果供选择
  • 内容生产:批量处理图像风格或局部修改

替代项目

InstructPix2Pix、DiffEdit、Prompt-to-Prompt

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