Awesome-Diffusion-Model-Based-Image-Editing-Methods

扩散图像编辑论文全景清单,快速查路线找代码

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 43 🐛 待处理 2 👀 关注 17
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 714
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,论文发表于TPAMI 2025

项目预览

Awesome-Diffusion-Model-Based-Image-Editing-Methods 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SiatMMLab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,论文发表于TPAMI 2025
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
GitHub 星标★ 714
上线时间2024-01-20 00:00:00
代码更新2026-10-23
仓库体积150.6 MB
本站数据更新2026-10-29
维护状态活跃
收录时间2026-10-29
浏览次数0

项目介绍

这是一个围绕扩散模型图像编辑方法的系统性文献综述仓库,对应 TPAMI 2025 的综述论文。它把近年来基于扩散模型的图像编辑研究按技术路线整理归类,覆盖文本引导编辑、图像修复与补全、风格迁移、局部重绘、结构控制、多模态条件编辑等方向,并汇总代表性论文、方法要点与开源实现链接。项目本身不提供可直接运行的编辑模型,而是作为研究地图和选型索引,帮助研究者快速了解领域脉络、定位关键论文与代码,也方便工程团队在落地前对比不同技术路线的能力边界与适用条件。核心价值在于分类体系清晰、覆盖面广、持续跟进新工作,适合作为入门阅读清单和论文写作时的参考文献入口。

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 2026-10-29 · 当前星标 ★ 714

核心亮点

  • 按技术路线系统分类整理扩散图像编辑论文,结构清晰便于检索
  • 对应 TPAMI 2025 综述,方法归纳与参考文献较完整
  • 汇总论文同时给出代码或项目链接,方便复现与选型对比

不足之处

  • 仅为文献索引,不包含可运行代码或统一评测基准
  • 分类与收录依赖维护者更新,新方法跟进可能存在滞后

适用场景

  • 研究生入门扩散图像编辑方向时快速建立领域地图
  • 算法工程师做图像编辑方案选型前对比技术路线
  • 论文写作时查找相关工作和代表性方法引用

替代项目

Awesome-Diffusion-Models、Awesome-Image-Editing、Awesome-Generative-Models

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