FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Betaは、阿里ママクリエイティブチームが開発した画像修復モデルです。本モデルは画像修復分野において顕著な改良が施されており、1024x1024ピクセルの解像度を直接処理?生成でき、追加の拡大ステップを必要としません。より高品質で詳細な出力結果を提供します。微調整により、修復領域の細部をより正確に捉え、再現することが可能になり、強化されたプロンプト解釈によって生成内容をより精密に制御できます。

FLUX.1-dev-ControlNet-Inpainting-Alphaは、AlimamaCreative Teamが公開したAI画像修復モデルです。画像の欠損や破損部分の修復と補完を専門に行います。768x768ピクセルの解像度で最適な性能を発揮し、高品質な画像修復を実現します。アルファ版として、画像修復分野における最先端技術を示しており、更なる学習と最適化によって、より優れた性能が期待されます。

FLUX-ControlNet-Inpaintingは、阿里巴巴マーケティングチームが公開したFLUX.1-devモデルに基づく画像修復ツールです。このツールは、深層学習技術を利用して画像を修復し、欠損部分を補完します。画像編集や強化に適しており、768x768ピクセルの解像度で最適なパフォーマンスを発揮し、高品質な画像修復結果を提供します。現在、アルファテスト段階にあり、今後のアップデートで機能が強化される予定です。

Diffuse to Chooseは、拡散モデルに基づいた画像修復モデルであり、主にバーチャル試着シーンで使用されます。本モデルは、画像修復時に参照物の細部を保持し、正確な意味論的操作を行うことができます。参照画像の詳細特徴を主要な拡散モデルの潜在特徴マップに直接融合し、知覚損失を組み合わせて参照物の細部をさらに保持することで、高速な推論と高忠実度の細部の両立を実現しています。

SUPIRは、生成事前知識とモデル拡張の力を活用した、画期的な画像修復手法です。多様なモダリティ技術と高度な生成事前知識により、SUPIRはインテリジェントでリアルな画像修復において大きな進歩を遂げました。SUPIRにおける重要な推進力として、モデル拡張は能力を著しく向上させ、画像修復の可能性を大きく広げます。2000万枚の高解像度?高品質画像を含むデータセットを収集し、各画像に記述的なテキスト注釈を付与してモデルを訓練しました。SUPIRはテキストプロンプトに基づいて画像を修復でき、その応用範囲と可能性を広げます。さらに、知覚品質のさらなる向上を目指し、ネガティブな品質プロンプトを導入しました。また、生成修復における忠実度問題の抑制を目的とした修復ガイド付きサンプリング手法も開発しました。実験により、SUPIRの優れた修復効果と、テキストプロンプトによる修復操作の新機能が実証されました。

ControlNet-HandRefiner-prunedモデルは、HandRefinerモデルを剪定?圧縮処理したfp16版です。手部画像の修復をより高速に行うことができます。拡散モデルを用いた条件付き画像補完を行い、手部画像の欠損部分や変形部分を正確に修復します。圧縮率が高く、推論速度が速いため、リソースの限られた環境でも高品質な手部画像修復が可能です。

Lama Cleanerは、最先端のAIモデルに基づいた、無料でオープンソースのAI画像修復ツールです。不要な物体、欠陥、人物などを画像から削除したり、画像内の任意の物体を消去?置換したりできます。CPU、GPU、M1/M2に対応しており、複数のSOTA AIモデルを選択可能です。

RealFillは、少量の参照画像を用いて画像の欠損領域を補完し、元のシーンに合致した視覚コンテンツを生成する画像補完生成モデルです。RealFillは、参照画像と対象画像で事前学習済みの画像補完拡散モデルを微調整することで、パーソナライズされた生成モデルを作成します。このモデルは、良好な画像事前知識を維持しながら、入力画像の内容、照明、スタイルを学習します。その後、この微調整済みのモデルを用いて、標準的な拡散サンプリングプロセスにより対象画像の欠損領域を補完します。RealFillは、様々な複雑なシーンを含む新しい画像補完ベンチマークで評価され、既存手法を大幅に上回る性能を示しました。

DiffBIRは、生成拡散事前確率に基づくブラインド画像復元モデルです。2段階のプロセスで画像の劣化を除去し、ディテールを細密化します。DiffBIRの強みは、高品質な画像復元結果を提供し、柔軟なパラメータ設定により、忠実度と画質のバランスを調整できる点です。このモデルは無料で使用できます。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Betaは、阿里ママクリエイティブチームが開発した画像修復モデルです。本モデルは画像修復分野において顕著な改良が施されており、1024x1024ピクセルの解像度を直接処理?生成でき、追加の拡大ステップを必要としません。より高品質で詳細な出力結果を提供します。微調整により、修復領域の細部をより正確に捉え、再現することが可能になり、強化されたプロンプト解釈によって生成内容をより精密に制御できます。

FLUX.1-dev-ControlNet-Inpainting-Alphaは、AlimamaCreative Teamが公開したAI画像修復モデルです。画像の欠損や破損部分の修復と補完を専門に行います。768x768ピクセルの解像度で最適な性能を発揮し、高品質な画像修復を実現します。アルファ版として、画像修復分野における最先端技術を示しており、更なる学習と最適化によって、より優れた性能が期待されます。

FLUX-ControlNet-Inpaintingは、阿里巴巴マーケティングチームが公開したFLUX.1-devモデルに基づく画像修復ツールです。このツールは、深層学習技術を利用して画像を修復し、欠損部分を補完します。画像編集や強化に適しており、768x768ピクセルの解像度で最適なパフォーマンスを発揮し、高品質な画像修復結果を提供します。現在、アルファテスト段階にあり、今後のアップデートで機能が強化される予定です。

Diffuse to Chooseは、拡散モデルに基づいた画像修復モデルであり、主にバーチャル試着シーンで使用されます。本モデルは、画像修復時に参照物の細部を保持し、正確な意味論的操作を行うことができます。参照画像の詳細特徴を主要な拡散モデルの潜在特徴マップに直接融合し、知覚損失を組み合わせて参照物の細部をさらに保持することで、高速な推論と高忠実度の細部の両立を実現しています。

SUPIRは、生成事前知識とモデル拡張の力を活用した、画期的な画像修復手法です。多様なモダリティ技術と高度な生成事前知識により、SUPIRはインテリジェントでリアルな画像修復において大きな進歩を遂げました。SUPIRにおける重要な推進力として、モデル拡張は能力を著しく向上させ、画像修復の可能性を大きく広げます。2000万枚の高解像度?高品質画像を含むデータセットを収集し、各画像に記述的なテキスト注釈を付与してモデルを訓練しました。SUPIRはテキストプロンプトに基づいて画像を修復でき、その応用範囲と可能性を広げます。さらに、知覚品質のさらなる向上を目指し、ネガティブな品質プロンプトを導入しました。また、生成修復における忠実度問題の抑制を目的とした修復ガイド付きサンプリング手法も開発しました。実験により、SUPIRの優れた修復効果と、テキストプロンプトによる修復操作の新機能が実証されました。

ControlNet-HandRefiner-prunedモデルは、HandRefinerモデルを剪定?圧縮処理したfp16版です。手部画像の修復をより高速に行うことができます。拡散モデルを用いた条件付き画像補完を行い、手部画像の欠損部分や変形部分を正確に修復します。圧縮率が高く、推論速度が速いため、リソースの限られた環境でも高品質な手部画像修復が可能です。

CodeFormerは、Transformerベースの予測ネットワークで、画像モザイクの修復に使用されます。離散コードブックとデコーダを学習することで、復元マッピングの不確実性を低減し、高品質な顔画像を生成できます。優れた復元堅牢性を備え、合成データセットと実データセットの両方で使用できます。

Lama Cleanerは、最先端のAIモデルに基づいた、無料でオープンソースのAI画像修復ツールです。不要な物体、欠陥、人物などを画像から削除したり、画像内の任意の物体を消去?置換したりできます。CPU、GPU、M1/M2に対応しており、複数のSOTA AIモデルを選択可能です。

RealFillは、少量の参照画像を用いて画像の欠損領域を補完し、元のシーンに合致した視覚コンテンツを生成する画像補完生成モデルです。RealFillは、参照画像と対象画像で事前学習済みの画像補完拡散モデルを微調整することで、パーソナライズされた生成モデルを作成します。このモデルは、良好な画像事前知識を維持しながら、入力画像の内容、照明、スタイルを学習します。その後、この微調整済みのモデルを用いて、標準的な拡散サンプリングプロセスにより対象画像の欠損領域を補完します。RealFillは、様々な複雑なシーンを含む新しい画像補完ベンチマークで評価され、既存手法を大幅に上回る性能を示しました。