invertible-cd

7步内完成高质量文本引导图像编辑，让扩散模型编辑提速十倍。

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 3 🐛 待处理 2 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 100
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，Apache-2.0许可证，代码免费使用，需自行部署。

项目预览

invertible-cd 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yandex-research
官网地址https://yandex-research.github.io/invertible-cd
GitHubhttps://github.com/yandex-research/invertible-cd
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，代码免费使用，需自行部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型consistency-distillation-stable-diffusion,image-editing,image-generation
GitHub 星标★ 100
上线时间2024-06-16 00:00:00
代码更新2024-07-04
仓库体积24.5 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3

项目介绍

Invertible Consistency Distillation（ICD）是一个面向文本引导图像编辑的扩散模型加速蒸馏框架，发表于NeurIPS 2024。它针对现有基于扩散模型的图像编辑方法需要数十甚至上百步采样、计算开销大的问题，提出了一种可逆一致性蒸馏方法，使得模型能在约7步内完成高质量的文本引导编辑。ICD结合了一致性蒸馏与可逆变换，确保编辑过程在保持源图像结构的同时，准确响应文本指令。核心能力包括：支持多种编辑类型（如属性替换、风格迁移、局部修改），提供稳定的编辑保真度，并兼容Stable Diffusion等主流预训练模型。项目代码基于Python实现，依赖PyTorch，提供了训练和推理脚本，便于研究者复现和扩展。作为早期项目，其API和文档仍在完善中，但已展示出在实时交互式编辑场景中的潜力。

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 ★ 100

核心亮点

  • 将编辑步数从数十步压缩至约7步，显著降低计算成本，适合实时应用。
  • 基于一致性蒸馏，编辑结果在保持源图结构的同时准确响应文本指令，保真度高。
  • 兼容Stable Diffusion生态，易于集成到现有工作流，且提供训练与推理代码。

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持相对薄弱，上手门槛较高。
  • 对复杂编辑（如多目标、精细纹理）的鲁棒性尚未充分验证，可能依赖特定提示词。

适用场景

  • 实时交互式图像编辑工具（如设计软件插件）。
  • 移动端或资源受限环境下的快速图像处理。
  • 大规模图像批处理中的高效风格迁移或属性修改。

替代项目

InstructPix2Pix、DiffEdit、Prompt-to-Prompt

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