stable-flow

免训练图像编辑，保留关键结构，内容更稳定

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 25 🐛 待处理 5 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 412
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，代码免费，官网提供演示页面，无付费版本。

项目预览

stable-flow 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类图像生成
开发团队snap-research
官网地址https://omriavrahami.com/stable-flow
GitHubhttps://github.com/snap-research/stable-flow
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码免费，官网提供演示页面，无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,diffusion-models,flow-models,generative-ai,image-editing,machine-learning,text-to-image
GitHub 星标★ 412
上线时间2025-01-22 00:00:00
代码更新2025-06-08
仓库体积3.0 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5

项目介绍

Stable Flow 是 CVPR 2025 论文的官方实现，提出一种无需训练的图像编辑方法。它针对扩散模型（如 Stable Diffusion）在编辑时因结构变化导致内容不一致的问题，通过识别并保留生成过程中的关键层（vital layers），在去噪过程中注入结构信息，实现内容与结构的平衡。核心能力包括：支持文本引导的图像编辑、保持原始图像内容与布局、无需微调或额外训练，可直接应用于现有扩散模型。项目提供简洁的 API 和示例代码，方便集成与实验。

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 ★ 412

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：高级 约 50 分钟 部署方式：本地GPU 4 步

环境要求

  • NVIDIA GPU（显存 16GB 起）
  • CUDA
  • 模型权重

安装与启动步骤

  1. 1拉仓库

    免训练的图像编辑方法。

  2. 2装依赖

    按说明装，注意扩散框架版本。

  3. 3跑一次非刚性编辑

    先试改变姿态这类难度较高的操作。

    python run_stable_flow.py --help

  4. 4对比加物体与删物体

    两类操作的表现差别明显。

如何确认成功

做一次非刚性编辑（例如让人转头）时，主体身份保持而姿态正确改变，背景不跟着扭曲

注意事项

  • 它是免训练的编辑方法，不需要针对任务微调。
  • 非刚性编辑是它的强项，也是多数方法失败的地方。
  • 编辑幅度大时仍会破坏细节。
  • 推理耗时比普通生成长，因为要做多次前向。
  • 研究代码，参数要按素材调。

核心亮点

  • 无需训练，直接应用于现有扩散模型，成本低
  • 通过关键层注入结构，编辑后内容一致性高
  • 基于 CVPR 2025 论文，方法有理论支撑

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖特定扩散模型架构，泛化性需验证

适用场景

  • 图像局部编辑（如替换物体、改变属性）
  • 保持人物身份或物体形状的语义修改
  • 创意设计中的快速迭代，无需重新训练模型

替代项目

InstructPix2Pix、DiffEdit、Null-Text Inversion

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