- Hvad er formålet med stabil diffusionsmaling?
- Hvordan fungerer stabil diffusionsmaling?
- Hvordan bruger man stabil diffusionsmaling?
Hvad er formålet med stabil diffusionsmaling?
Målet med stabil diffusion inpainting er at generere visuelt plausibelt og sammenhængende indhold i de manglende områder af et billede, samtidig med at den overordnede struktur og udseende af det originale billede bevares. Det opnås ved at udnytte konceptet billeddiffusion, som er processen med at sprede information eller farve fra kendte områder til ukendte områder.
Hvordan fungerer stabil diffusionsmaling?
Malingsprocessen involverer typisk to hovedtrin: udbredelse og diffusion. De kendte områder omkring det manglende område analyseres i udbredelsestrinnet for at estimere den manglende information. Denne vurdering kan være baseret på forskellige metoder, såsom tekstursyntese, patch-matching eller kantudbredelse.
Når den manglende information er estimeret, finder diffusionstrinnet sted. Diffusion involverer gradvis spredning af farve- og teksturinformation fra de kendte områder til de ukendte områder. Diffusionsprocessen sigter mod at skabe en jævn overgang mellem de indmalede områder og det originale indhold, hvilket sikrer, at det genererede billede forbliver visuelt konsistent.
Hvordan bruger man stabil diffusionsmaling?
Inpainting er en funktion, der giver dig mulighed for at redigere eksisterende billeder med tekstprompter ved hjælp af en maske. En maske er et sort-hvidt billede, der angiver, hvilke dele af billedet du ønsker at regenerere med AI-modellen. Du kan bruge inpainting til at rette defekter, tilføje eller fjerne objekter, ændre farver eller stilarter osv. Brugere kan installere det lokalt ved at følge det officielle link eller kan bruge dets funktionaliteter via webbrugergrænsefladen.
Lad os undersøge den praktiske implementering ved at følge de givne trin:
Trin 1: Vælg fanen 'txt2img'
Vælg ' txt2img ” fanen og indtast tekstprompten i tekstboksen. Brugere kan bruge alle de ord eller sætninger, de ønsker, men sørg for, at de er beskrivende og specifikke nok til, at AI-modellen kan forstå. Brugere kan også bruge modifikatorer som ':', '+', '-', '(', ')' osv. til at finjustere prompten. Generer f.eks. et billede af ' en kat med briller og hat ' som nedenfor:
Trin 2: Vælg Model Checkpoint
Brugere kan vælge modelkontrolpunktet fra rullemenuen i øverste venstre hjørne. Modelkontrolpunktet bestemmer stilen og kvaliteten af billedgenereringen. Der er flere checkpoints tilgængelige, såsom ' model.ckpt ', ' sd-v1-5-inpainting ', ' sd-v1-5-256 ', ' sd-v1-5-512 ', etc.:
Trin 3: Juster billedstørrelsen
Juster billedstørrelsen og andre indstillinger efter dine præferencer. Størrelsen af billedet beregner opløsningen af outputbilledet. De andre indstillinger inkluderer denoising-styrke, CFG-skala, batchstørrelse osv., som påvirker hastigheden og kvaliteten af billedgenerering:
Trin 4: Klik på knappen 'Generer'.
Tryk på ' Frembringe ”-knap til at starte genereringsprocessen af billedet. Afhængigt af brugerens prompt, modelkontrolpunkt og indstillinger kan det tage et par minutter eller længere at generere billedet:
Trin 5: Tryk på knappen 'Send til inpaint'.
Når billedet er genereret, kan brugerne gemme det eller ændre det yderligere ved hjælp af indpainting:
Trin 6: Opret en maske
For at bruge indmaling skal du vælge ' img2img ' fanen og vælg ' Inpaint ” underfane. Brug penselinstrumentet til at skabe en maske på billedet. De sorte områder er der, hvor du ønsker, at AI-modellen skal regenerere billedet baseret på din tekstprompt som nedenfor:
Bemærk : Brugere kan også uploade billedet til malerlærredet ved at klikke på ' Inpaint upload ”-knappen eller ved at bruge det eksisterende billede.
Trin 7: Klik på knappen 'Generer'.
Vælg og anvend samme modelkontrolpunkt og indstillinger, som du brugte til at generere det originale billede, og klik på ' Frembringe ” knap:
Outputtet viser, at den stabile diffusionsinpainting-funktion er blevet anvendt.
Stabil diffusionsfordele og brug
Stabil diffusionsmaling har flere fordele i forhold til andre malingsmetoder, såsom:
- Det kan håndtere store områder med manglende pixels og komplekse teksturer.
- Det kan bevare skarpe kanter og fine detaljer i billedet.
- Det kan undgå artefakter såsom sløring, ringning eller overudglatning.
- Det kan nemt implementeres og paralleliseres ved hjælp af standard numeriske metoder.
Stabil diffusionsinpainting kan bruges til forskellige applikationer, såsom:
- Billedgendannelse : reparation af beskadigede eller forringede billeder, såsom gamle fotos, malerier eller dokumenter.
- Billedredigering : fjernelse af uønskede objekter eller områder fra billeder, såsom logoer, vandmærker eller pletter.
- Billedfuldførelse : udfyldning af manglende områder i billeder, såsom okklusioner, huller eller huller.
Konklusion
Stable Diffusion inpainting tilbyder en kraftfuld og brugervenlig løsning til gendannelse af manglende eller beskadigede områder i billeder. Ved at bruge konceptet billeddiffusion integrerer brugerne indmalet indhold med det originale billede, hvilket sikrer visuel sammenhæng og minimerer artefakter. Med dens intuitive GUI og justerbare parametre kan brugerne nemt markere indmalingsområderne og kontrollere indmalingsprocessen. Denne artikel har forklaret de vigtigste trin og fordele ved at bruge stabil diffusionsmaling og nogle af dets anvendelser.