AI交流(进群备注:FLUX-Controlnet-Inpainting)

FLUX-Controlnet-Inpainting是一个基于FLUX.1-dev模型的ControlNet修复模型,专为高质量图像修复设计。它通过高级修复技术提升图像质量,特别适用于768×768分辨率图像的修复。该项目提供了与SDXL-Inpainting的对比展示,并在人物的表情细节和服装色彩上表现优于SDXL-Inpainting。代码和模型权重以FLUX.1 [dev]非商业许可证发布,未来计划发布更稳定的版本以及更多的相关资源。
FLUX-Controlnet-Inpainting的特点:
- 1. 基于FLUX.1-dev模型的ControlNet修复模型
- 2. 专为高质量图像修复设计
- 3. 训练数据包括12M laion2B和内部源图像
- 4. 提供与SDXL-Inpainting的对比展示
- 5. 代码和模型权重以FLUX.1 [dev]非商业许可证发布
- 6. 未来计划发布更稳定的版本以及更多的相关资源
- 7. 通过用户提供的控制点和线条来引导图像修复过程
- 8. 利用Controlnet架构,在保持图像一致性的同时,对特定区域进行有效的修改和重建
- 9. 在人物的表情细节和服装色彩上表现优于SDXL-Inpainting
FLUX-Controlnet-Inpainting的功能:
- 1. 通过修改main.py文件,输入图像路径、遮罩路径和提示信息来运行修复任务
- 2. 推荐使用0.9到0.95的controlnet_conditioning_scale
- 3. 适用于768×768分辨率图像的修复
- 4. 可以用于改图和加字
- 5. 用于图像修复
- 6. 用于内容生成
- 7. 在768×768分辨率下进行最优推理
- 8. 图像编辑:对特定区域进行修改和重建
- 9. 图像修复:修复损坏或缺失的图像部分
- 10. 内容创造:生成新的图像内容,如添加或替换图像中的元素
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