StyleShot

上传一张风格图,任意内容即刻拥有该风格

StyleShot 是一个开源的图像风格迁移模型,旨在将任意参考图片的风格迁移到任意内容上,无需针对特定风格进行微调。它解决了传统风格迁移方法需要为每种风格单独训练或调参的问题,实现了即开即用的风格化生成。核心能力包括:基于文本到图像生成框架,支持通过参考图控制生成风格;提供高质量的风格化输出,保持内容结构的同时融入目标风格;支持多种风格类型,如艺术风格、照片风格等。项目采用 Python 实现,依托可控生成与风格迁移技术,适合创意设计、内容生成等场景。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 474
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open-mmlab
所属国家
定价模式free
价格说明开源模型,MIT许可证,完全免费,可自行部署或在线体验。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型controllable-generation,style-transfer,text-to-image
GitHub 星标★ 474
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-07-01 00:00:00
最近更新2026-09-19 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3

使用教程

核心亮点

  • 无需针对风格微调,即插即用,降低使用门槛
  • 风格迁移效果自然,能保留内容主体结构
  • 支持文本到图像生成,风格控制灵活

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 对复杂风格或高分辨率生成可能有限制

适用场景

  • 设计师快速生成多种风格的概念图
  • 内容创作者为图片添加艺术滤镜
  • 游戏/影视前期风格探索与预演

替代项目

StyleGAN、CycleGAN、AdaIN

项目介绍

StyleShot 是图像领域的开源项目,由 open-mmlab 开发,2024 年首次发布。

它收录于图像分类,该分类目前共有 839 个项目,GitHub 星标数为 474。

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 2026-09-19。MIT许可证,完全免费,可自行部署或在线体验。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:设计师快速生成多种风格的概念图。同类可对比的替代方案包括 StyleGAN、CycleGAN、AdaIN。

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