🖼️ 图像

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team发布的AI图像修复模型,专门用于修复和填补图像中的缺失或损坏部分。该模型在768x768分辨率下表现最佳,能够实现高质量的图像修复。作为alpha版本,它展示了在图像修复领域的先进技术,并且随着进一步的训练和优化,预计将提供更加卓越的性能。

#图像处理
#AI模型
#图像修复
#内容填充
定价: 免费
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha

产品详情

AI图像修复模型,用于填补图像中的缺失部分。

主要功能

1
基于12M laion2B和内部源图像训练,提供高分辨率图像修复。
2
推荐控制网条件缩放比例为0.9-0.95,以获得最佳修复效果。
3
支持与Diffusers库结合使用,方便进行图像修复操作。
4
提供与SDXL-Inpainting的比较,展示其修复效果的优势。
5
模型仍在训练过程中,未来将发布更新版本。
6
适用于需要图像修复和内容填充的多种场景。

使用教程

1
1. 安装Diffusers库。
2
2. 从GitHub克隆模型仓库。
3
3. 修改图像路径、遮罩路径、提示词并运行。

使用示例

修复老照片中的损坏部分,恢复历史影像。

在数字艺术创作中,填补画布上的空白区域。

在产品摄影中,去除不需要的物体或背景中的瑕疵。

快速访问

访问官网 →

所属分类

🖼️ 图像
› AI图像编辑
› AI图像修复

相关推荐

发现更多类似的优质AI工具

ComfyUI-Fluxtapoz

ComfyUI-Fluxtapoz

ComfyUI-Fluxtapoz是一个为Flux在ComfyUI中编辑图像而设计的节点集合。它允许用户通过一系列节点操作来对图像进行编辑和风格转换,特别适用于需要进行图像处理和创意工作的专业人士。这个项目目前是开源的,遵循GPL-3.0许可协议,意味着用户可以自由地使用、修改和分发该软件,但需要遵守开源许可的相关规定。

开源 图像处理
🖼️ 图像
FaceFusion Labs

FaceFusion Labs

FaceFusion Labs 是一个专注于面部操作的领先平台,它利用先进的技术来实现面部特征的融合和操作。该平台主要优点包括高精度的面部识别和融合能力,以及对开发者友好的API接口。FaceFusion Labs 背景信息显示,它在2024年10月15日进行了初始提交,由Henry Ruhs主导开发。产品定位为开源项目,鼓励社区贡献和协作。

人工智能 开源
🖼️ 图像
DisEnvisioner

DisEnvisioner

DisEnvisioner是一种先进的图像生成技术,它通过分离和增强主题特征来生成定制化的图像,无需繁琐的调整或依赖多张参考图片。该技术有效地区分并增强了主题特征,同时过滤掉了不相关的属性,实现了在编辑性和身份保持方面的卓越个性化质量。DisEnvisioner的研究背景基于当前图像生成领域对于从视觉提示中提取主题特征的需求,它通过创新的方法解决了现有技术在这一领域的挑战。

图像生成 定制化
🖼️ 图像
FacePoke

FacePoke

FacePoke是一款人工智能驱动的实时头部和面部变换工具,它允许用户通过直观的拖放界面操纵面部特征,为肖像注入生命力,实现逼真的动画和表情。FacePoke利用先进的AI技术,确保所有编辑都保持自然和逼真的外观,同时自动调整周围的面部区域,保持图像的整体完整性。这款工具以其用户友好的界面、实时编辑功能和先进的AI驱动调整而脱颖而出,适合各种技能水平的用户,无论是专业内容创作者还是初学者。

AI 图像处理
🖼️ 图像
Pic Pic AI

Pic Pic AI

Pic Pic AI编辑器是一个强大的AI图片编辑工具,它提供了多种功能,如照片增强、背景去除、物体移除等,使用户能够轻松地对照片进行专业级别的编辑。该产品以用户友好的界面和高效的AI技术为依托,旨在简化图片编辑流程,提高编辑效率,同时保证输出的图像质量。Pic Pic AI编辑器适合各种水平的用户,无论是社交媒体用户、电商卖家还是专业摄影师,都能通过这个平台提升他们的图像处理能力。

照片编辑 图像增强
🖼️ 图像
photo4you

photo4you

photo4you是一个基于人工智能技术的在线证件照制作网站,用户无需下载或安装任何软件即可轻松创建证件照片。该网站支持多种标准尺寸,适用于护照、签证、驾照等官方文件。它通过智能背景移除功能,自动去除照片背景,确保证件照具有清晰、专业的外观。用户可以立即下载制作好的证件照,节省了时间和麻烦。photo4you提供高分辨率的输出,适合打印或数字提交。

AI 高分辨率
🖼️ 图像
PMRF

PMRF

PMRF(Posterior-Mean Rectified Flow,后验均值修正流)是一种新提出的图像恢复算法,旨在解决图像恢复任务中的失真-感知质量权衡问题。它通过结合后验均值和修正流的方式,提出了一种新颖的图像恢复框架,能够在降低图像失真同时保证图像的感知质量。

超分辨率 修复
🖼️ 图像
DepthFlow

DepthFlow

DepthFlow是一个高度可定制的视差着色器,用于动画化您的图像。它是一个免费且开源的ImmersityAI替代品,能够将图像转换成具有2.5D视差效果的视频。该工具拥有快速的渲染能力,支持多种后处理效果,如晕影、景深、镜头畸变等。它支持多种参数调整,能够创建灵活的运动效果,并且内置了多种预设动画。此外,它还支持视频编码导出,包括H264、HEVC、AV1等格式,并且提供了无需水印的用户体验。

视频制作 图像动画
🖼️ 图像
Minionverse

Minionverse

Minionverse是一个基于AI的创意工作流,它通过使用不同的节点和模型来生成图像。这个工作流的灵感来自于一个在线的glif应用,并且提供了一个视频教程来指导用户如何使用。它包含了多种自定义节点,能够进行文本替换、条件加载、图像保存等操作,非常适合需要进行图像生成和编辑的用户。

AI 图像生成
🖼️ 图像
PuLID-Flux ComfyUI implementation

PuLID-Flux ComfyUI implementation

PuLID-Flux ComfyUI implementation 是一个基于ComfyUI的图像处理模型,它利用了PuLID技术和Flux模型来实现对图像的高级定制和处理。这个项目是cubiq/PuLID_ComfyUI的灵感来源,是一个原型,它使用了一些方便的模型技巧来处理编码器部分。开发者希望在更正式地重新实现之前测试模型的质量。为了获得更好的结果,推荐使用16位或8位的GGUF模型版本。

图像处理 深度学习
🖼️ 图像
Posterior-Mean Rectified Flow

Posterior-Mean Rectified Flow

Posterior-Mean Rectified Flow(PMRF)是一种新颖的图像恢复算法,它通过优化后验均值和矫正流模型来最小化均方误差(MSE),同时保证图像的逼真度。PMRF算法简单而高效,其理论基础是将后验均值预测(最小均方误差估计)优化到与真实图像分布相匹配。该算法在图像恢复任务中表现出色,能够处理噪声、模糊等多种退化问题,并且具有较好的感知质量。

机器学习 深度学习
🖼️ 图像
FaceFusion

FaceFusion

FaceFusion是一个行业领先的面部操作平台,专注于面部交换、唇形同步和深度操作技术。它利用先进的人工智能技术,为用户提供高度逼真的面部操作体验。FaceFusion在图像处理和视频制作领域具有广泛的应用,尤其是在娱乐和媒体行业。

AI 图像处理
🖼️ 图像
光影魔术手

光影魔术手

光影魔术手是一款功能丰富的图像处理软件,它提供了多种修图工具和AI技术,帮助用户轻松编辑和美化照片。软件界面友好,操作简单,支持多种图像格式,适合各种水平的用户使用。

AI 图像处理
🖼️ 图像
StableDelight

StableDelight

StableDelight是一个先进的模型,专注于从纹理表面去除镜面反射。它基于StableNormal的成功,后者专注于提高单目法线估计的稳定性。StableDelight通过应用这一概念来解决去除反射的挑战性任务。训练数据包括Hypersim、Lumos以及来自TSHRNet的各种镜面高光去除数据集。此外,我们在扩散训练过程中整合了多尺度SSIM损失和随机条件尺度技术,以提高一步扩散预测的清晰度。

图像处理 计算机视觉
🖼️ 图像
Colorful Diffuse Intrinsic Image Decomposition

Colorful Diffuse Intrinsic Image Decomposition

Colorful Diffuse Intrinsic Image Decomposition 是一种图像处理技术,它能够将野外拍摄的照片分解为反照率、漫反射阴影和非漫反射残留部分。这项技术通过逐步移除单色照明和Lambertian世界假设,实现了对图像中多彩漫反射阴影的估计,包括多个照明和场景中的二次反射,同时模型了镜面反射和可见光源。这项技术对于图像编辑应用,如去除镜面反射和像素级白平衡,具有重要意义。

图像处理 计算机视觉
🖼️ 图像
A Diffusion Approach to Radiance Field Relighting using Multi-Illumination Synthesis

A Diffusion Approach to Radiance Field Relighting using Multi-Illumination Synthesis

这是一种通过利用从2D图像扩散模型提取的先验来创建可重新照明的辐射场的方法。该方法能够将单照明条件下捕获的多视图数据转换为具有多照明效果的数据集,并通过3D高斯splats表示可重新照明的辐射场。这种方法不依赖于精确的几何形状和表面法线,因此更适合处理具有复杂几何形状和反射BRDF的杂乱场景。

图像处理 3D建模
🖼️ 图像