不训练，用扩散模型把不同风格图像无缝合成一张
TF-ICON 是一个基于扩散模型的免训练跨域图像合成工具，由 ICCV 2023 论文官方实现。它解决的是将不同来源、不同风格的图像（如真实照片与艺术画作）自然融合为一张和谐图像的问题，无需针对特定任务进行训练或微调。其核心能力包括：利用预训练的 Stable Diffusion 模型，通过文本引导和图像反演技术，在保持源图像内容与结构的同时，实现风格迁移和语义对齐，最终生成无缝拼接的合成图像。项目提供了完整的推理代码和预训练权重，支持用户自定义文本提示和输入图像，适用于创意设计、艺术创作、虚拟场景构建等场景。
Stable Diffusion img2img、ControlNet、Composable Diffusion
TF-ICON 是图像领域的开源项目，由 Shilin-LU 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,109 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（814）位列前 30%，在图像分类中处于中上游。
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 2026-07-17。提供在线演示页面，可免费使用，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：创意海报设计，将产品图与艺术背景融合。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion img2img、ControlNet、Composable Diffusion。
上一篇：Radiata
下一篇：aphantasia
satori
开源
网页代码一键变高清图，放大不糊，不用截图
Enlightened library to convert HTML and CSS to SVG
C2GAN
开源
用关键点精准控制图像生成，让AI画出你想要的结构
[ACM MM 2019 Oral] Cycle In Cycle Generative Adversarial Networks for Keypoint-Guide···
stable-diffusion-webui
开源
打开网页说想法，配图素材几秒到手
Stable Diffusion web UI
imagen-pytorch
开源
说句话生成高清图，放大也不糊
Implementation of Imagen, Google's Text-to-Image Neural Network, in Pytorch
