X-Prompt

用统一提示词，让自回归模型轻松搞定各类图像生成任务

X-Prompt 是一个面向自回归视觉语言基础模型的通用上下文图像生成框架。它解决的是现有自回归模型在图像生成时难以灵活利用上下文信息、缺乏统一提示机制的问题。其核心能力包括：设计了一种通用的 X-Prompt 提示格式，能够将多种图像生成任务（如文本到图像、图像编辑、图像补全等）统一为上下文学习范式；支持通过自然语言指令和示例图像组合来引导模型生成，无需针对每个任务重新训练；基于 GPT 风格的自回归架构，实现了视觉与语言信息的深度融合。该项目提供了官方实现，包含模型代码、训练配置和推理脚本，便于研究者和开发者复现和扩展。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 158
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队SunzeY
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/SunzeY/X-Prompt
定价模式free
价格说明开源项目，可自行部署使用，无在线服务，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言
技术栈/模型auto-regressive-model,generative-ai,gpt,image-generation,incontextlearning,large-language-models,llm,vision-and-language
GitHub 星标★ 158
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-11-21 00:00:00
最近更新2026-04-14 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 提出通用 X-Prompt 格式，统一多种图像生成任务，降低任务切换成本
  • 基于自回归视觉语言模型，支持上下文学习，无需任务特定微调
  • 官方实现，代码结构清晰，便于二次开发和学术研究

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚待完善
  • 依赖大型视觉语言模型，推理资源需求较高

适用场景

  • 学术研究中探索通用图像生成框架
  • 需要灵活组合文本和图像指令的创意设计工具
  • 多任务图像生成系统的原型开发

替代项目

Emu2、SEED-LLaMA、DreamLLM

项目介绍

X-Prompt 是开源模型领域的开源项目，由 SunzeY 开发，2024 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 422 个项目，GitHub 星标数为 158。

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 2026-04-14。可自行部署使用，无在线服务，完全免费。

它主要面向的使用场景是：学术研究中探索通用图像生成框架。同类可对比的替代方案包括 Emu2、SEED-LLaMA、DreamLLM。

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