

FLUX.1 Dev Controlnet Inpainting Beta
簡介 :
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta是由阿里媽媽創意團隊開發的一個圖像修復模型,該模型在圖像修復領域具有顯著的改進,支持1024x1024分辨率的直接處理和生成,無需額外的放大步驟,提供更高質量和更詳細的輸出結果。模型經過微調,能夠捕捉和再現修復區域的更多細節,並通過增強的提示解釋提供對生成內容的更精確控制。
需求人群 :
目標受眾為圖像處理專業人士、設計師、藝術家以及對圖像修復感興趣的開發者。該模型能夠提供高質量的圖像修復效果,特別適合需要修復老照片、去除圖片中不需要的元素或進行藝術創作的用戶。
使用場景
使用模型修復一張有劃痕的老照片。
去除風景照片中的電線杆或其他不需要的物體。
在藝術創作中,修復因年代久遠而損壞的畫作。
產品特色
支持1024x1024分辨率的直接處理和生成,無需額外放大步驟。
微調以捕捉和再現修復區域的更多細節。
增強的提示解釋,提供對生成內容的更精確控制。
通過ComfyUI工作流生成的圖像示例,展示模型修復效果。
支持通過調整參數來獲得不同的修復效果。
提供詳細的使用指南和參數調整建議,以獲得最佳修復效果。
與Diffusers庫集成,方便開發者使用。
使用教程
1. 安裝所需的Diffusers版本:pip install diffusers==0.30.2
2. 克隆模型的代碼庫:git clone https://github.com/alimama-creative/FLUX-Controlnet-Inpainting.git
3. 在main.py中配置image_path、mask_path和prompt,然後執行:python main.py
4. 根據需要調整control-strength、controlend-percent和true-cfg參數以獲得不同的修復效果。
5. 參考提供的ComfyUI工作流示例,調整參數以優化修復效果。
6. 通過Hugging Face平臺提供的Inference API進行模型推理。
7. 查看模型卡和文檔,瞭解更多關於模型的詳細信息和使用案例。