

Stabledelight
簡介 :
StableDelight是一個先進的模型,專注於從紋理表面去除鏡面反射。它基於StableNormal的成功,後者專注於提高單目法線估計的穩定性。StableDelight通過應用這一概念來解決去除反射的挑戰性任務。訓練數據包括Hypersim、Lumos以及來自TSHRNet的各種鏡面高光去除數據集。此外,我們在擴散訓練過程中整合了多尺度SSIM損失和隨機條件尺度技術,以提高一步擴散預測的清晰度。
需求人群 :
目標受眾包括圖像處理專家、計算機視覺研究人員以及任何需要去除圖像中鏡面反射的個人或企業。StableDelight能夠幫助他們提高圖像分析的準確性,增強視覺效果,並在各種應用場景中提供更清晰的圖像數據。
使用場景
在工業檢測中,去除產品表面的鏡面反射,以便更準確地進行缺陷檢測。
在藝術作品的數字化過程中,去除鏡面反射,以保留作品的原始細節。
在醫學成像中,去除鏡面反射,提高圖像的診斷價值。
產品特色
去除鏡面反射:從紋理表面去除鏡面反射,揭示隱藏的紋理細節。
多尺度SSIM損失:在擴散訓練過程中使用,提高預測的清晰度。
隨機條件尺度技術:增強模型在不同條件下的適應性和預測精度。
基於StableNormal:繼承了StableNormal在單目法線估計中的穩定性優勢。
支持Torch Hub Loader:方便地加載和應用模型。
提供Gradio界面:為用戶提供更好的交互體驗。
使用教程
1. 打開終端或命令提示符。
2. 使用以下命令安裝StableDelight:`pip install stable-delight`。
3. 導入所需的庫:`import torch, from PIL import Image`。
4. 加載圖像:`input_image = Image.open("path/to/your/image.jpg")`。
5. 創建預測器實例:`predictor = torch.hub.load("Stable-X/StableDelight", "StableDelight_turbo", trust_repo=True)`。
6. 將模型應用於圖像:`delight_image = predictor(input_image)`。
7. 保存或顯示結果:`delight_image.save("output/delight.png")`。
8. (可選)使用Gradio界面:運行`python app.py`啟動Gradio界面。