Anomagic

用文字描述就能生成工业异常图像,零样本搞定缺陷数据增强

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 9 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 161
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,提供在线演示页面,代码免费使用,无付费版本。

项目预览

Anomagic 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yuxin-jiang
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,提供在线演示页面,代码免费使用,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型anomaly-detection,computer-vision,diffusion-models,multimodal-llm,text-to-image,zero-shot-learning
GitHub 星标★ 161
上线时间2025-11-14 00:00:00
代码更新2026-09-04
仓库体积88.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Anomagic 是一个面向工业异常检测的零样本异常图像生成框架,对应 AAAI 2026 论文的官方实现。它解决的是工业场景中异常样本稀缺、难以收集的问题,通过跨模态提示(文本与图像)驱动扩散模型,自动生成逼真的异常图像,用于增强异常检测模型的训练。核心能力包括:利用多模态大模型理解异常描述,结合扩散模型生成高保真异常样本,支持零样本生成,无需真实异常数据即可产出多样化的异常场景。项目基于 Python 实现,集成了计算机视觉、扩散模型与多模态技术,为工业质检、缺陷检测等任务提供数据增强方案。当前处于早期阶段,代码和文档仍在完善中。

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 ★ 161

核心亮点

  • 跨模态提示驱动,支持文本+图像联合控制异常生成,灵活度高
  • 零样本生成,无需真实异常样本即可产出训练数据,解决数据稀缺痛点
  • 基于扩散模型,生成图像质量高,异常区域自然逼真

不足之处

  • 项目处于早期,文档和示例不完善,上手门槛较高
  • 依赖多模态大模型和扩散模型,推理资源消耗大,部署成本高

适用场景

  • 工业质检中缺陷样本不足时的数据增强
  • 异常检测模型训练前的合成数据准备
  • 快速生成多种异常类型用于算法验证和对比

替代项目

AnomalyDiffusion、DiffusionAD、RealNet

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