MACE

一键批量擦除扩散模型中的多个不当概念,安全生成。

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 32 🐛 待处理 26 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 391
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,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

MACE 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Shilin-LU
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
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NOASSERTION
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型diffusion-models,generative-ai,stable-diffusion,text-to-image
GitHub 星标★ 391
上线时间2024-02-27 00:00:00
代码更新2026-07-20
仓库体积28.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

MACE 是一个针对 Stable Diffusion 等扩散模型的概念擦除工具,旨在解决文本生成图像模型可能生成不当内容的问题。它通过微调模型权重,实现同时擦除多个概念(如特定风格、物体或人物),且不影响模型对其他内容的生成能力。项目提供了官方实现,包括训练和推理代码,支持自定义概念擦除,并展示了在多种场景下的效果。其核心优势在于支持大规模概念擦除,且保持模型整体性能。

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 ★ 391

核心亮点

  • 支持同时擦除多个概念,效率高
  • 基于 CVPR 2024 论文,方法有理论支撑
  • 提供官方实现,代码完整,易于复现

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定模型和训练流程,上手有一定门槛

适用场景

  • 内容安全审核,过滤模型生成的不当内容
  • 版权保护,擦除特定艺术风格或角色
  • 个性化定制,移除模型中的某些概念以符合需求

替代项目

Textual Inversion、DreamBooth、Concept Sliders

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