

FLUX ControlNet Inpainting
紹介 :
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。
ターゲットユーザー :
FLUX-ControlNet-Inpaintingは、画像処理のプロフェッショナル、デザイナー、そして画像修復に興味のある愛好家におすすめです。破損または不完全な画像の修復、画像品質の向上、クリエイティブな作業の効率化に役立ちます。
使用シナリオ
古い写真の修復、欠損部分の補完、歴史的画像の復元。
デザイン作業における小さな欠陥の迅速な修復、作業効率の向上。
デジタルアート制作における画像修復技術を用いた独自の芸術作品の作成。
製品特徴
高解像度画像の修復に対応(768x768ピクセル推奨)。
ControlNet条件調整機能を提供(ControlNet条件の比率は0.9~0.95を推奨)。
Hugging Faceプラットフォームでモデルウェイトをアップロードし、ユーザーによるダウンロードと使用を容易にしています。
Diffusersライブラリとの連携に対応し、画像修復のプロセスを簡素化します。
詳細な使用方法とサンプルを提供し、ユーザーが迅速に使い始められるように支援します。
現在アルファテスト段階ですが、今後より完全な機能とパフォーマンスを提供予定です。
使用チュートリアル
1. Diffusersライブラリをインストールします。
2. GitHubからFLUX-ControlNet-Inpaintingリポジトリをクローンします。
3. 画像パス、マスクパス、プロンプトを変更して実行します。
4. 必要に応じてControlNet条件の比率を調整します。
5. 修復結果を確認し、必要に応じて微調整します。
6. 修復後の画像を保存します。
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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。
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Remaker AIは、高度なAI技術を活用した強力で無料の画像処理ツールです。水印やテキストの除去だけでなく、不要な部分の削除、画像の再構成、高画質の画像拡大、処理履歴の保存、画像プレビューといった機能を提供し、効率的で便利な画像処理を実現します。
特徴:
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