controllable-generation
本站收录 13 个带「controllable-generation」标签的 AI 开源项目
SDEditSDEdit 是一个基于 PyTorch 的图像生成与编辑工具，核心思想是利用随机微分方程（SDE）在图像生成和编辑过程中引入可控的随机性。它解决了传统图像编辑★ 1,171
Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models这是一个关于文本到图像扩散模型可控生成的资源集合，旨在解决扩散模型生成结果难以精确控制的问题。项目系统整理了该领域的前沿研究、方法和工具，涵盖空间控制（如布局、★ 1,111
StyleShotStyleShot 是一个开源的图像风格迁移模型，旨在将任意参考图片的风格迁移到任意内容上，无需针对特定风格进行微调。它解决了传统风格迁移方法需要为每种风格单独★ 472
RefAlignRefAlign 是一个用于参考视频生成的表示对齐框架，旨在解决现有视频扩散模型在生成时难以保持参考对象外观一致性的问题。它通过引入表示对齐机制，将参考图像或视★ 472
ID-V2VID-V2V 是 SIGGRAPH Asia 2026 论文的官方实现，专注于身份保持的视频重风格化（Identity-preserving Video Res★ 275
MVControlMVControl是一个面向文本生成3D内容的开源项目，基于表面对齐的高斯泼溅技术，实现了可控的文本到3D生成。它解决了现有文本到3D方法在几何细节和可控性上的★ 215
WaDiWaDi 是一个面向一步图像合成的权重方向感知蒸馏框架，由 CVPR 2026 论文官方提供 PyTorch 实现。它解决扩散模型蒸馏过程中因权重方向忽略导致的★ 186
WorldForgeWorldForge 是一个基于 CVPR 2026 Highlight 论文的官方实现，专注于可控的视频生成与 4D 世界模型构建。它解决的核心问题是：在视频★ 178
AnyControlAnyControl是一个基于扩散模型的图像生成框架，由ECCV 2024论文提出，核心解决多条件控制图像生成中控制信号冲突与融合难的问题。它支持用户同时输入多★ 132
IllumiCraftIllumiCraft 是一个面向可控视频生成的统一扩散模型框架，核心解决视频生成中几何结构与光照条件难以联合控制的问题。它通过将几何与光照信息融合进扩散 Tr★ 111
Awesome-Personalized-Video-Creation这是一个专注于个性化视频生成与编辑领域的资源整理仓库，收集了相关论文、代码和工具。它旨在解决视频生成中缺乏个性化控制的问题，让用户能够根据特定主体（如人脸、物体★ 65
MojitoMojito 是一个面向视频生成的可控运动轨迹与强度控制的开源项目，源自同名论文。它解决的是现有文本生成视频模型中，用户难以精确控制画面中物体运动方向和幅度的问★ 62
Awesome-Controllable-Video-Diffusion这是一个关于可控视频生成的精选资源列表，汇集了基于扩散模型的视频生成与控制技术。它系统整理了相关论文、代码和工具，覆盖了从运动控制、内容编辑到条件生成等多个方向★ 60