최근 개발자는 Github에서 추가 교육이 필요하지 않은 이미지 수리 도구 인 Lanpaint를 출시했습니다. 이 도구는 사용자가 사용자 자체가 교육하는 사용자 정의 모델까지도 안정적인 확산 모델 (SD)에서 고품질 이미지 복구 효과를 달성 할 수 있도록 설계되었습니다. Lanpaint를 통해 여러 반복을 거부하기 전에 모델이 "생각"할 수 있으므로 더 완벽하고 정확한 수리 결과를 얻을 수 있습니다.
Lanpaint의 주요 특징 중 하나는 제로 훈련 수정입니다. 사용자는 지루한 교육 과정없이 모든 SD 모델에서 도구를 즉시 사용할 수 있습니다. 또한 Lanpaint 통합은 매우 간단하며 사용자는 표준 Comfyui Ksampler를 사용하는 것처럼 작동 할 수 있습니다. 부드러운 워크 플로는 사용의 임계 값을 크게 줄입니다.
기능 측면에서 Lanpaint는 고품질 원활한 복원 경험을 제공합니다. 사용자는이 도구를 사용하여 지침을 따르고 이미지를 Comfyui로 드래그하여 여러 유형의 수리 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 바스켓 이미지를 농구 이미지로 변환하거나 흰 셔츠를 파란 셔츠 등으로 바꿀 수 있습니다. 다른 예제 결과는 복잡한 이미지를 처리 할 때 Lanpaint의 강력한 능력을 보여줍니다.
lanpaint를 사용하는 것은 매우 간단합니다. 사용자는 Comfyui 및 Comfyui-Manager 만 설치하고 검색 또는 수동 설치를 통해 Lanpaint 노드에 가입하면됩니다. 설치 후 Lanpaint 노드는 Comfyui의 "샘플링"카테고리에 나타나며 사용자는 기본 ksampler 사용과 같은 고품질 이미지 수리를 수행 할 수 있습니다.
사용하는 동안 사용자는 Lanpaint에게는 이진 마스크 (값 0 또는 1)를 사용해야하며, 마스크의 투명성과 경도는 호환성을 최대한 설정해야합니다. 또한 Lanpaint는 사용자 텍스트 프롬프트에 매우 의존하며 사용자는 마스크 영역에서 생성하려는 내용을 명확하게 설명해야합니다.
Lanpaint는 이미지 복원 분야에서 혁신적인 개선, 운영 프로세스를 단순화하고 수리 품질을 개선하며 사용자에게보다 강력한 이미지 처리 도구를 제공했습니다.
프로젝트 : https://github.com/scraed/lanpaint
핵심 사항 :
제로 훈련 수정 : 추가 교육없이 안정적인 확산 모델에서 즉시 사용을 지원합니다.
간단한 통합 : 표준 comfyui ksampler와 동일한 워크 플로우 사용 장벽을 낮 춥니 다.
고품질 수리 : 다양한 복잡한 수리 작업을 지원하는 고품질의 원활한 이미지 복구 효과를 제공합니다.