L'industrie technologique a récemment accueilli une nouvelle étoile dans le domaine du traitement de l'image - LBM (match de pont latent). Cet outil, soigneusement développé par l'équipe Gojasper, émerge rapidement dans le domaine du traitement d'image avec sa technologie unique et ses performances efficaces. Le noyau de LBM réside dans sa technologie de "correspondance de pont potentielle", à travers laquelle il peut correspondre avec précision et se transformer dans l'espace latent de l'image, réalisant ainsi une variété de tâches d'édition d'images complexes.
L'une des caractéristiques puissantes de LBM est sa capacité de suppression d'objets exceptionnelle. Que ce soit un passant qui entre accidentellement sur la photo ou d'autres éléments indésirables, LBM peut facilement le retirer sans laisser de trace. Cette fonctionnalité est sans aucun doute une énorme aubaine pour les photographes et les éditeurs d'images, améliorant considérablement l'efficacité du travail et la qualité d'image.
En plus de l'élimination des objets, LBM a également bien fonctionné dans le réglage de la lumière. Il peut facilement ajuster l'effet lumineux sur les photos en fonction des besoins de l'utilisateur, ce qui rend les photos ternes à l'origine neuves. Qu'il s'agisse de devenir nuageux en ensoleillé ou d'ajuster le sens tridimensionnel de la lumière et de l'ombre, LBM peut facilement y faire face, apportant aux utilisateurs l'expérience de traitement d'image ultime.
LBM fonctionne bien plus que cela. Il démontre également des performances exceptionnelles dans une variété de tâches de conversion d'image telles que l'estimation normale et la profondeur, la recoloration des objets, etc. Qu'il s'agisse d'un éditeur d'image professionnel ou d'un utilisateur ordinaire, LBM peut répondre à ses besoins divers et devenir un acteur polyvalent dans le domaine du traitement de l'image.
La principale raison pour laquelle LBM est si efficace et puissant est sa technologie de correspondance de pont potentielle innovante. Cette technologie ne fonctionne pas directement au niveau des pixels, mais cherche et établit des associations dans l'espace latent de l'image, et atteint une conversion d'image rapide à travers ce "pont" potentiel. Cette nouvelle méthode améliore non seulement la vitesse de traitement, mais fournit également un support technique pour obtenir des effets d'édition d'image plus complexes.
Il convient de mentionner que le code de LBM est ouvert sur GitHub et est soumis à la licence Creative Commons BY-NC4.0. Cela signifie que les développeurs peuvent utiliser et modifier librement le code de LBM, favorisant davantage le développement de la technologie de traitement d'image.
Entrée du projet: https://top.aibase.com/tool/lbm
Utilisation en ligne: https://huggingface.co/spaces/jasperai/lbm_relighting