

Stabledelight
紹介 :
StableDelightは、テクスチャ表面からの鏡面反射除去に特化した高度なモデルです。単眼法線推定の安定性を高めることに焦点を当てたStableNormalの成功を基にしています。StableDelightはこの概念を応用することで、反射除去という困難な課題に取り組みます。トレーニングデータには、Hypersim、Lumos、そしてTSHRNetからの様々な鏡面ハイライト除去データセットが含まれています。さらに、拡散トレーニングプロセスにおいて、多尺度SSIM損失とランダム条件スケール技術を統合することで、1ステップ拡散予測の鮮明さを向上させています。
ターゲットユーザー :
対象ユーザーは、画像処理の専門家、コンピュータビジョン研究者、そして画像内の鏡面反射を除去する必要がある個人や企業です。StableDelightは、画像解析の精度向上、視覚効果の強化、そして様々なアプリケーションシナリオにおけるより鮮明な画像データの提供に役立ちます。
使用シナリオ
工業検査において、製品表面の鏡面反射を除去し、より正確な欠陥検出を行います。
美術作品のデジタル化プロセスにおいて、鏡面反射を除去し、作品の本来の詳細を保持します。
医学画像において、鏡面反射を除去し、画像の診断価値を高めます。
製品特徴
鏡面反射除去:テクスチャ表面から鏡面反射を除去し、隠れたテクスチャの詳細を明らかにします。
多尺度SSIM損失:拡散トレーニングプロセスで使用され、予測の鮮明さを向上させます。
ランダム条件スケール技術:様々な条件下でのモデルの適応性と予測精度を強化します。
StableNormalベース:単眼法線推定におけるStableNormalの安定性の利点を継承しています。
Torch Hub Loader対応:モデルのロードと適用を容易にします。
Gradioインターフェース提供:ユーザーにとってより良いインタラクティブな体験を提供します。
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