attention-interpolation-diffusion

插值注意力图，让扩散模型生成更可控

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 7 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 111
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，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

项目预览

attention-interpolation-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QY-H00
官网地址https://qy-h00.github.io/attention-interpolation-diffusion
GitHubhttps://github.com/QY-H00/attention-interpolation-diffusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型deep-learning,diffusion,image-interpolation,pytorch,stable-diffusion,text-to-image-generation
GitHub 星标★ 111
上线时间2024-02-22 00:00:00
代码更新2024-11-20
仓库体积303.0 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3

项目介绍

这是一个 NeurIPS 2024 的官方实现，针对文本到图像扩散模型中的注意力插值技术。它解决的是在 Stable Diffusion 等模型中，如何通过插值注意力图来精细控制生成图像的语义或风格过渡，而无需重新训练模型。核心能力包括：提供注意力插值的算法实现、与现有扩散模型（如 Stable Diffusion）的集成接口、以及用于复现论文实验的代码和示例。项目基于 PyTorch，主要用 Jupyter Notebook 展示使用流程，适合研究者或开发者探索扩散模型的可解释性和可控生成。

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 ★ 111

核心亮点

  • 官方实现，算法经过 NeurIPS 2024 论文验证，可信度高
  • 直接集成 Stable Diffusion，无需重新训练即可应用
  • 提供 Jupyter Notebook 示例，上手门槛低，便于复现

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 依赖特定模型版本，泛化性需自行测试

适用场景

  • 研究扩散模型内部注意力机制的可解释性
  • 实现图像风格或语义的平滑过渡生成
  • 在不重训模型的前提下微调生成细节

替代项目

Diffusion-Interpolation、Prompt-to-Prompt、FreeU

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