Awesome-Style-Transfer-with-Diffusion-Models

一站式掌握扩散模型风格迁移前沿方法

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 15 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 205
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用,无付费版本。

项目预览

Awesome-Style-Transfer-with-Diffusion-Models 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Westlake-AGI-Lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用,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
技术栈/模型aigc,diffusion-models,style-transfer,text-to-image,text-to-video
GitHub 星标★ 205
上线时间2024-12-18 00:00:00
代码更新2026-09-15
仓库体积2.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是一个精选资源列表,汇集了基于扩散模型的风格迁移方法。它解决了传统风格迁移方法在复杂纹理和结构保持上的不足,以及扩散模型在风格化应用中缺乏系统整理的问题。项目核心能力是提供结构化的论文、代码和项目链接,覆盖图像、视频、文本到图像等不同模态的风格迁移,帮助研究者和开发者快速了解该领域的前沿进展。

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 ★ 205

核心亮点

  • 分类清晰,按图像、视频、文本到图像等维度组织,便于检索
  • 收录了最新论文和开源实现,紧跟研究热点
  • 附带简要说明,帮助快速理解各方法核心思想

不足之处

  • 项目处于早期,收录内容可能不完整
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 研究者调研扩散模型风格迁移领域
  • 开发者寻找可用的风格化开源实现
  • 教学或技术分享中梳理技术脉络

替代项目

Awesome-Style-Transfer、Neural-Style-Transfer-Papers、Awesome-Diffusion-Models

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