blur-diffusion

渐进去模糊，让扩散模型生成更快更清晰

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 9 🐛 待处理 4 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 159
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，无付费版本。

项目预览

blur-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sangyun884
GitHubhttps://github.com/sangyun884/blur-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，无付费版本。
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diffusion-models,generative-model,image-generation,image-synthesis,score-based-generative-modeling,score-based-generative-models,score-based-models
GitHub 星标★ 159
上线时间2022-06-07 00:00:00
代码更新2022-09-11
仓库体积2.0 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4

项目介绍

blur-diffusion 是论文《Progressive Deblurring of Diffusion Models for Coarse-to-Fine Image Synthesis》的官方 PyTorch 实现。该项目提出了一种渐进式去模糊的扩散模型方法，旨在解决传统扩散模型在图像生成过程中计算成本高、生成速度慢的问题。其核心思想是通过在生成过程中逐步去除模糊，实现从粗粒度到细粒度的图像合成，从而在保持生成质量的同时显著减少采样步数。项目提供了完整的训练和采样代码，支持多种配置，并基于 score-based 生成模型框架。它适用于需要高效高质量图像生成的场景，如文本到图像合成、超分辨率等。

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 ★ 159

核心亮点

  • 提出渐进去模糊机制，大幅减少采样步数，提升生成速度
  • 官方实现，代码结构清晰，易于复现论文结果
  • 支持多种配置，可灵活调整模糊程度和生成细节

不足之处

  • 项目文档较少，上手需要阅读论文辅助理解
  • 依赖较新的 PyTorch 版本，环境配置可能稍复杂

适用场景

  • 需要快速生成高质量图像的文本到图像合成
  • 超分辨率任务中的粗到细图像生成
  • 资源受限环境下的扩散模型部署

替代项目

DDIM、DPM-Solver、Consistency Models

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