StyleShot

上传一张风格图，任意内容即刻拥有该风格

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 41 🐛 待处理 37 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 475
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，MIT许可证，完全免费，可自行部署或在线体验。

项目预览

StyleShot 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open-mmlab
官网地址https://styleshot.github.io
GitHubhttps://github.com/open-mmlab/StyleShot
定价模式🏷️完全免费
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✅ 目前可打开
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★ 475
上线时间2024-07-01 00:00:00
代码更新2025-06-30
仓库体积99.4 MB
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4

项目介绍

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。

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 ★ 475

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。

难度：高级 约 60 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • Python 3.8
  • CUDA GPU
  • 模型权重

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    锁 Python 3.8。

    conda create -n styleshot python==3.8

  2. 2装依赖

    requirements 装完再下权重。

    pip install -r requirements.txt

  3. 3下风格与线稿权重

    两个仓库分别克隆。

    git clone https://huggingface.co/Gaojunyao/StyleShot

  4. 4跑文生图风格化

    先用示例风格图。

    python styleshot_text_driven_demo.py --style assets/style.jpg --prompt a cat --output out

  5. 5加控制条件

    结构条件与风格可以叠加。

    python styleshot_controlnet_demo.py --style assets/style.jpg --condition assets/cond.png --prompt a cat --output out

如何确认成功

给一张风格参考图与一句描述，输出图像在风格上贴近参考图，且换了风格图后风格随之改变

注意事项

  • 它是风格注入的论文实现，同时支持结构条件与纯文本两种驱动方式。
  • Python 版本锁在 3.8，与较新的依赖不兼容，别在 3.10 以上硬装。
  • 权重分成两个仓库，少下一个就会在加载阶段报错。
  • 三个演示脚本对应不同条件组合，参数别抄错。

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

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