SkyPaint-AI-Diffusion

输入中文描述，即刻生成现代艺术风格图像

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 36 🐛 待处理 4 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 644
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

SkyPaint-AI-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SkyWorkAIGC
官网地址https://sky-paint.singularity-ai.com/index.html#
GitHubhttps://github.com/SkyWorkAIGC/SkyPaint-AI-Diffusion
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型ai-painting,aigc,artificial-intelligence,bert,clip,cv,dalle2,diffusion,dreambooth,generative-art,latent-diffusion,machine-learning,midjourney,openai,pytorch,stable-diffusion,text-to-image,text2image
GitHub 星标★ 644
上线时间2022-12-13 00:00:00
代码更新2023-03-09
仓库体积7.9 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5

项目介绍

SkyPaint-AI-Diffusion 是一个基于 Stable Diffusion 优化的中文 AI 绘画模型，旨在解决中文用户使用文本生成图像时提示词理解不佳的问题。它支持中英文双语输入，通过改进的 CLIP 文本编码器（融合 BERT）增强了对中文语义的理解，能够根据用户描述生成多种现代艺术风格的高质量图像。项目提供了模型权重、推理代码和示例，并支持 DreamBooth 微调，方便用户定制风格。核心能力包括：高质量图像生成、双语提示词支持、风格迁移与定制化训练。作为早期项目，它展示了中文 AIGC 领域的探索，降低了中文用户使用扩散模型的门槛。

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 ★ 644

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 60 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • GPU 8G 显存以上
  • diffusers 与 PyTorch
  • 约 7G 权重

安装与启动步骤

  1. 1下模型权重

    权重在 Hugging Face 上，按官方页面取整份目录。

  2. 2用扩散管线加载

    它就是标准管线加一份改造过的文本编码器，加载方式与普通模型一样。

  3. 3提示词加重前缀

    官方示例都在提示词前加固定的风格前缀，不加效果会明显掉档。

  4. 4中文提示词试跑

    它的改造点就在中文理解，直接写中文短语比翻成英文更好。

  5. 5想做微调再上 DreamBooth

    想固定某种画风才需要这一步，纯出图用不上。

如何确认成功

中文提示词能生成与描述相符的图，且换英文提示词同样可用

注意事项

  • 它属于 SD1.x 时代的中文改造，现在有更强的中文模型可比。
  • 风格前缀是模型训练时的约定，别当成通用技巧。
  • 分词器改造过，加载时不能用默认组件，要整份权重目录加载。

核心亮点

  • 原生支持中文提示词，解决了英文提示词门槛
  • 基于 Stable Diffusion 优化，图像质量高且风格多样
  • 支持 DreamBooth 微调，可定制个性化风格

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区生态待观察
  • 模型体积大，推理资源需求高

适用场景

  • 中文用户快速生成艺术概念图
  • 设计师获取灵感或制作风格化素材
  • AIGC 爱好者进行模型微调和风格实验

替代项目

Stable Diffusion、NovelAI、Taiyi-Stable-Diffusion

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