SGDiff

从场景图到图像，精准控制物体关系生成

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 10 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 78
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，无在线服务，需自行部署，完全免费。

项目预览

SGDiff 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YangLing0818
GitHubhttps://github.com/YangLing0818/SGDiff
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
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Python
技术栈/模型diffusion-models,scene-graph,text-to-image
GitHub 星标★ 78
上线时间2022-11-19 00:00:00
代码更新2024-12-25
仓库体积2.2 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3

项目介绍

SGDiff 是一个基于扩散模型的场景图生成图像的开源实现，对应论文《Diffusion-Based Scene Graph to Image Generation with Masked Contrastive Pre-Training》。它解决的是从结构化场景图（描述物体及关系）生成对应图像的问题，相比传统文本到图像，能更精细地控制物体间的关系和布局。核心能力包括：利用掩码对比预训练增强场景图编码器，使模型更好地理解局部关系；结合扩散模型逐步生成高分辨率图像，并支持条件控制。项目提供完整训练和推理代码，适合研究场景图到图像生成、可控图像合成等方向。

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 ★ 78

核心亮点

  • 提出掩码对比预训练，提升场景图编码对局部关系的捕捉能力
  • 基于扩散模型，生成图像质量高且支持条件控制
  • 官方实现，代码完整，便于复现论文实验

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持较少
  • 依赖特定数据集和训练配置，上手门槛较高

适用场景

  • 学术研究：复现论文方法并扩展场景图生成方向
  • 可控图像生成：通过编辑场景图控制生成内容
  • 视觉关系理解：探索结构化语义到像素的映射

替代项目

SG2Im、SceneGraph2Image、ControlNet

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