Awesome-Text-to-Image

一站式导航，快速掌握文生图技术全景与资源。

Awesome-Text-to-Image 是一个聚焦文本到图像生成/合成领域的精选资源列表，旨在系统梳理该方向的研究进展、关键技术和开源工具。它解决了研究人员和开发者快速获取高质量参考资料的需求，避免在海量论文和代码中迷失。项目按主题分类整理了包括生成对抗网络（GAN）、扩散模型、多模态学习、图像编辑与操控等核心方向，并收录了经典论文、最新研究成果、实用代码库和数据集。其核心能力在于提供结构化的导航，帮助用户从入门到进阶，了解技术演进脉络，并找到适合特定任务的实现方案。作为社区维护的 awesome 列表，它持续更新，是跟踪文本到图像领域动态的重要入口。

开源 free 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 2446

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队Yutong-Zhou-cv

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Yutong-Zhou-cv/Awesome-Text-to-Image

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言

技术栈/模型awseome-list,generative-adversarial-network,image-generation,image-manipulation,image-synthesis,multimodal,multimodal-deep-learning,survey,text-to-face,text-to-image

GitHub 星标★ 2446

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2020-10-13 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数6

使用教程

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
本地已安装 git 命令行工具
能打开 Markdown 文件的编辑器或浏览器（如 VS Code、Typora、Chrome）

安装与启动步骤

1克隆仓库到本地

把 Awesome-Text-to-Image 资源列表仓库复制到本机，方便离线查阅和检索。README 未提供其他安装方式，克隆是最直接的做法。
```
git clone https://github.com/Yutong-Zhou-cv/Awesome-Text-to-Image.git
```
2进入目录并查看文件

确认仓库内容已下载完成，查看顶层 Markdown 列表文件，按主题分类浏览论文、代码库与数据集。
```
cd Awesome-Text-to-Image && ls
```
3阅读主列表内容

打开 README.md 及其他分类文件，按 GAN、扩散模型、多模态、图像编辑等方向检索感兴趣的条目。
```
cat README.md
```

如何确认成功

克隆完成后本地出现 Awesome-Text-to-Image 目录，其中 README.md 可正常打开并看到分类条目列表。

常见问题

Q：这个项目需要安装 Python 依赖或下载模型吗？

A：不需要。它是纯资源清单（awesome list），README 中没有提供任何安装命令、依赖包或模型权重，克隆后直接阅读 Markdown 即可。

Q：可以直接运行里面的代码吗？

A：不能。仓库只收录论文、开源项目和数据集的链接，要使用具体工具需前往对应项目仓库按其自身说明安装。

Q：1.0 版本和 2.0 版本有什么区别？

A：1.0 为 All-in-one 版本，位于 2024-Version-1.0 分支，自 24/02/29 起停止更新；主分支已更新为版本 2.0。

Q：引用这个项目该怎么做？

A：README 提供了 BibTeX，引用作者 2023 年 CVPRW 论文《Vision+ Language Applications: A Survey》。

Q：列表后续还会更新吗？

A：README 新闻说明 Paper With Code 与 Other Related Works 部分会在 3 月逐步更新，属于社区持续维护的列表。

注意事项

本项目是资源导航列表，不包含可执行程序，因此没有传统意义的部署与启动流程。
1.0 版本已于 24/02/29 起停止更新，请优先查看主分支的 2.0 版本。
仓库条目多为外部链接，访问论文与代码时依赖相应的外部站点可用性。
README 未给出端口、配置文件、环境变量等信息，请勿凭猜测设置。

核心亮点

分类细致，覆盖GAN、扩散模型、多模态等主流方向，便于按需查阅
收录大量经典与前沿论文，并附有代码链接，学术与工程兼顾
社区持续更新，紧跟领域进展，是了解技术演变的实用索引

不足之处

文档/社区待观察
部分条目链接可能失效，需维护者定期清理

适用场景

研究入门：快速了解文生图领域的关键技术和代表性工作
方案选型：对比不同模型和代码库，选择适合自己任务的实现
动态追踪：定期查看更新，掌握最新研究趋势和工具

替代项目

awesome-diffusion-models、awesome-generative-ai、awesome-text-to-image-generation

项目介绍

Awesome-Text-to-Image 是图像领域的开源项目，由 Yutong-Zhou-cv 开发，2020 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,446）位列前 30%，在图像分类的 839 个项目里位列前 9%。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：研究入门：快速了解文生图领域的关键技术和代表性工作。同类可对比的替代方案包括 awesome-diffusion-models、awesome-generative-ai、awesome-text-to-image-generation。

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