ImagenHub

统一调用和评估所有条件图像生成模型，省心对比

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 18 🐛 待处理 2 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 180
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

ImagenHub 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TIGER-AI-Lab
官网地址https://tiger-ai-lab.github.io/ImagenHub
GitHubhttps://github.com/TIGER-AI-Lab/ImagenHub
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
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
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,diffusion-models,generative-ai,generative-art,image-editing,image-generation,pytorch,stable-diffusion
GitHub 星标★ 180
上线时间2023-09-30 00:00:00
代码更新2025-12-02
仓库体积109.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ImagenHub 是一个一站式条件图像生成模型推理与评估库，旨在标准化各类条件图像生成模型的调用和评测流程。它解决了当前图像生成领域模型众多、接口不一、评估指标混乱的问题，为研究者提供了统一的推理接口和标准化的评估协议。核心能力包括：支持文本到图像、图像编辑、图像修复等多种条件生成任务；内置多种主流模型（如 Stable Diffusion 系列）的封装；提供统一的评估指标计算（如 FID、CLIP Score 等）和人工评估流程。该项目发表于 ICLR 2024，适合用于学术研究中的模型对比和复现。

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 ★ 180

核心亮点

  • 提供统一的模型推理接口，降低多模型集成成本
  • 内置标准化评估指标和协议，便于公平对比
  • 覆盖多种条件生成任务，如文生图、编辑、修复

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目早期，星标较少，生态尚未成熟

适用场景

  • 学术研究中对比不同图像生成模型的性能
  • 快速集成多个生成模型进行原型验证
  • 标准化评估流程，用于论文实验复现

替代项目

Diffusers、ComfyUI、InvokeAI

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