

FLUX.1 Dev Controlnet Inpainting Alpha
簡介 :
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team發佈的AI圖像修復模型,專門用於修復和填補圖像中的缺失或損壞部分。該模型在768x768分辨率下表現最佳,能夠實現高質量的圖像修復。作為alpha版本,它展示了在圖像修復領域的先進技術,並且隨著進一步的訓練和優化,預計將提供更加卓越的性能。
需求人群 :
該產品適合圖像編輯者、設計師、攝影師以及任何需要修復或美化圖像的用戶。它可以幫助用戶快速有效地修復圖像中的缺陷,提升圖像質量,節省手動修復的時間和勞力。
使用場景
修復老照片中的損壞部分,恢復歷史影像。
在數字藝術創作中,填補畫布上的空白區域。
在產品攝影中,去除不需要的物體或背景中的瑕疵。
產品特色
基於12M laion2B和內部源圖像訓練,提供高分辨率圖像修復。
推薦控制網條件縮放比例為0.9-0.95,以獲得最佳修復效果。
支持與Diffusers庫結合使用,方便進行圖像修復操作。
提供與SDXL-Inpainting的比較,展示其修復效果的優勢。
模型仍在訓練過程中,未來將發佈更新版本。
適用於需要圖像修復和內容填充的多種場景。
使用教程
1. 安裝Diffusers庫。
2. 從GitHub克隆模型倉庫。
3. 修改圖像路徑、遮罩路徑、提示詞並運行。
精選AI產品推薦

Codeformer
CodeFormer是一個基於 Transformer 的預測網絡,用於圖片馬賽克恢復。通過學習離散碼本和解碼器,它能夠減少恢復映射的不確定性,生成高質量人臉。它具有優秀的抗退化魯棒性,適用於合成數據集和真實數據集。
AI圖像修復
12.3M

SUPIR
SUPIR是一種開創性的圖像修復方法,利用生成先驗和模型擴展的力量。利用多模態技術和先進的生成先驗,SUPIR在智能和逼真的圖像修復方面取得了重大進展。作為SUPIR內的關鍵催化劑,模型擴展顯著增強了其能力,並展示了圖像修復的新潛力。我們收集了一個包含2000萬高分辨率、高質量圖像的數據集進行模型訓練,每個圖像都附有描述性文本註釋。SUPIR能夠根據文本提示修復圖像,拓寬了其應用範圍和潛力。此外,我們引入了負質量提示以進一步提高感知質量。我們還開發了一種修復引導採樣方法,以抑制生成式修復中遇到的保真度問題。實驗證明了SUPIR出色的修復效果及其通過文本提示操控修復的新能力。
AI圖像修復
597.8K