기술 산업은 최근 이미지 처리 분야에서 새로운 스타를 환영했습니다. LBM (잠재적 브리지 매칭). Gojasper 팀이 신중하게 개발 한이 도구는 고유 한 기술과 효율적인 성능으로 이미지 처리 분야에서 빠르게 나타납니다. LBM의 핵심은 "잠재적 인 교량 일치"기술에 있으며,이를 통해 이미지의 잠재적 인 공간에서 정확하게 일치하고 변형시켜 다양한 복잡한 이미지 편집 작업을 달성 할 수 있습니다.
LBM의 강력한 기능 중 하나는 뛰어난 객체 제거 기능입니다. 우연히 사진이나 다른 원치 않는 요소를 입력하는 사람이든 LBM은 흔적을 남기지 않고 쉽게 제거 할 수 있습니다. 이 기능은 의심 할 여지없이 사진가와 이미지 편집자에게 큰 도움이되며 작업 효율성과 이미지 품질을 크게 향상시킵니다.
객체 제거 외에도 LBM은 광 조정에서도 잘 수행되었습니다. 사용자의 요구에 따라 사진의 빛 효과를 쉽게 조정할 수있어 원래 둔한 사진이 새 것처럼 보이게합니다. LBM은 흐린 빛으로 바꾸거나 3 차원의 빛과 그림자를 조정하든, LBM은 쉽게 처리 할 수있어 사용자에게 궁극적 인 이미지 처리 경험을 제공합니다.
LBM은 그보다 훨씬 더 기능합니다. 또한 정상 및 깊이 추정, 객체 재 탄화 등과 같은 다양한 이미지 변환 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 전문 이미지 편집기이든 일반 사용자이든 LBM은 다양한 요구를 충족시키고 이미지 처리 분야에서 만능 플레이어가 될 수 있습니다.
LBM이 매우 효율적이고 강력한 핵심 이유는 혁신적인 잠재적 교량 매칭 기술입니다. 이 기술은 픽셀 수준에서 직접 작동하지 않지만 이미지의 잠재적 공간에서 연관성을 추구하고 설정 하며이 잠재적 "브리지"를 통해 빠른 이미지 변환을 달성합니다. 이 새로운 방법은 처리 속도를 향상시킬뿐만 아니라보다 복잡한 이미지 편집 효과를 달성하기위한 기술 지원을 제공합니다.
LBM의 코드는 GitHub에서 공개적이며 NC4.0 라이센스의 크리에이티브 커먼즈의 적용을받습니다. 이는 개발자가 LBM 코드를 자유롭게 사용하고 수정하여 이미지 처리 기술의 개발을 촉진 할 수 있음을 의미합니다.
프로젝트 입구 : https://top.aibase.com/tool/lbm
온라인 사용 : https://huggingface.co/spaces/jasperai/lbm_rinighting