Sketch-Guided-Stable-Diffusion

画个草图加句话，精准控制AI生成图像的构图

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 6 🐛 待处理 4 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 72
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，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

Sketch-Guided-Stable-Diffusion 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ogkalu2
GitHubhttps://github.com/ogkalu2/Sketch-Guided-Stable-Diffusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型artificial-intelligence,deep-learning,generative-art,implementation,pytorch,stable-diffusion,text-to-image
GitHub 星标★ 72
上线时间2023-01-13 00:00:00
代码更新2023-01-14
仓库体积17 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

这是谷歌论文《Sketch-Guided Text-to-Image Diffusion Model》的非官方实现，旨在让用户通过简单草图（如手绘线条）结合文本提示，精准控制Stable Diffusion生成图像的构图和内容。它解决的是纯文本生成图像时构图不可控的问题，核心能力是使用边缘检测（如Canny）提取草图的形状信息，作为条件输入引导扩散模型，使生成结果在保留草图轮廓的同时，遵循文本语义。项目基于PyTorch和Stable Diffusion，提供了推理脚本和示例，适合研究草图引导生成、图像编辑等场景。目前处于早期开发阶段，功能基础，文档和代码结构有待完善。

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 ★ 72

核心亮点

  • 直接复现谷歌前沿论文，提供草图引导生成的新思路
  • 基于Stable Diffusion，生成质量有保障，且易于扩展
  • 代码结构清晰，适合二次开发和研究学习

不足之处

  • 项目处于早期，功能单一，仅支持基础推理
  • 文档和社区支持待观察，使用门槛较高

适用场景

  • 设计师快速用草图表达构图，AI生成初稿
  • 研究者探索草图条件控制图像生成
  • 内容创作者在生成图像时精确控制物体位置和姿态

替代项目

ControlNet、T2I-Adapter、Sketch-Guided Diffusion (官方实现)

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