alis

对齐潜在空间,让GAN生成图像可精准编辑

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 36 🐛 待处理 7 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 265
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,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

alis 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universome
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,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
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型dataset,gan,image-generation,infinite,landscapes,nature
GitHub 星标★ 265
上线时间2021-04-12 00:00:00
代码更新2021-06-02
仓库体积7.1 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4

项目介绍

ALIS(Aligning Latent and Image Spaces)是ICCV 2021的官方实现,旨在解决生成对抗网络(GAN)中潜在空间与图像空间不对齐的问题,从而实现对生成图像的精细控制。它通过将潜在编码与图像特征对齐,使得用户可以在潜在空间中执行语义编辑(如改变季节、天气、时间等),同时保持图像内容的一致性。项目核心能力包括:基于StyleGAN2的潜在空间对齐、支持无限分辨率图像生成(通过滑动窗口)、以及针对自然景观(如山脉、森林、海洋)的高质量合成。它提供了完整的训练和推理代码,并附带预训练模型,方便研究者复现和扩展。

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 ★ 265

核心亮点

  • 实现潜在空间与图像空间对齐,支持精细语义编辑(如季节、天气变化)
  • 支持无限分辨率图像生成,突破传统GAN固定尺寸限制
  • 官方ICCV 2021代码,提供预训练模型和完整训练流程

不足之处

  • 依赖StyleGAN2,定制化需深入理解GAN内部结构
  • 文档偏学术,上手门槛较高,社区示例较少

适用场景

  • 自然景观图像生成与编辑(如改变季节、光照)
  • 高分辨率图像合成(如超宽幅风景画)
  • GAN可解释性与潜在空间研究

替代项目

StyleGAN2、StyleGAN3、CycleGAN

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