Редактор Downcodes сообщает: Творческая команда Alibaba открыла исходный код мощной модели восстановления изображений с помощью искусственного интеллекта — FLUX-Controlnet-Inpainting. Эта модель основана на архитектуре FLUX.1-dev и использует для обучения огромные наборы данных с разрешением до 768x768, а также обладает возможностями создания высококачественных изображений и точного восстановления. Он может не только восстанавливать недостающие части изображения, но также добавлять, удалять объекты и даже изменять стиль изображения на основе текстового описания, предоставленного пользователем, демонстрируя удивительные возможности обработки изображений ИИ. Исходный код модели размещен на платформе Hugging Face с открытым исходным кодом. Предоставляются подробные руководства и примеры кода, которые помогут пользователям быстро приступить к работе.
Недавно творческая команда Alimama открыла исходный код модели восстановления изображений с помощью искусственного интеллекта под названием FLUX-Controlnet-Inpainting. Модель основана на архитектуре модели FLUX.1-dev и обучена на 12 миллионах изображений laion2B и внутренних наборах данных Alibaba с разрешением до 768x768, обеспечивающих высококачественное восстановление изображений.
Этот инструмент не только наследует возможности создания высококачественных изображений модели FLUX.1-dev, но также умело интегрирует преимущества ControlNet. Он может точно восстанавливать изображения на основе такой информации, как края, линейные рисунки и карты глубины, а также создавать в определенных областях контент, соответствующий окружающей среде, придавая новую жизнь поврежденным или отсутствующим частям изображения.
Одной из особенностей этой модели является то, что она может понимать словесное описание пользователя и точно восстанавливать изображение на основе описания, например добавлять или удалять объекты из изображения на основе текстового описания, предоставленного пользователем, и даже изменять стиль. изображения.
Модель FLUX-Controlnet-Inpainting теперь имеет открытый исходный код на платформе Hugging Face и предоставляет подробные руководства по использованию и примеры кода. Пользователи могут установить библиотеку диффузоров с помощью pip и клонировать код проекта с GitHub, чтобы быстро опробовать мощные функции модели. .
Творческая группа Alimama заявила, что выпущенная в настоящее время модель FLUX-Controlnet-Inpainting все еще находится на стадии альфа-тестирования и продолжит оптимизировать производительность модели в будущем, а также планирует выпустить обновленную версию в будущем.
Адрес проекта: https://github.com/alimama-creative/FLUX-Controlnet-Inpainting
Адрес загрузки рабочего процесса: https://huggingface.co/alimama-creative/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha/resolve/main/images/alimama-flux-controlnet-inpaint.json
В целом, открытый исходный код модели FLUX-Controlnet-Inpainting принес новые прорывы в области восстановления изображений с помощью ИИ. Мы с нетерпением ждем новых сюрпризов в будущих версиях! Редактор Downcodes продолжит уделять внимание его дальнейшему развитию.