IC-Light (V2): Magie zur Steuerung der Bildbeleuchtung, Steuerung von Licht, Schatten und Hintergrund des Bildes

Allgemeine Einführung

IC-Light ist ein Projekt zur Steuerung der Bildbeleuchtung, das darauf abzielt, die Beleuchtungseffekte von Bildern durch fortgeschrittene KI-Modelle zu manipulieren. Das Projekt, das von Lvmin Zhang et al. entwickelt wurde, bietet zwei Hauptmodelle: ein textbedingtes Beleuchtungsmodell und ein hintergrundbedingtes Modell. Die Benutzer können die Beleuchtung des Vordergrundbildes durch einfache Texteingaben oder Hintergrundbilder an die Umgebungsbeleuchtung im Hintergrund anpassen und so hochwertige Bildkompositionen und Beleuchtungseffekte erzielen.

IC-Light V2 (Demo) ist eine Reihe von Produkten, die auf Flux Das IC-Light-Modell profitiert von der 16-Kanal-VAE, der nativen hohen Auflösung und den besseren Trainingsmethoden mit einer viel höheren Detailtreue als das SD1.5-Modell.

Online-Erfahrung: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light

IC-Light V2 für FLUX Modelle

Funktionsliste

• Textuelle bedingte Relighting-ModelleSteuerung des Lichteffekts eines Bildes durch Eingabe einer Texteingabe.
• Modell der HintergrundbedingungenAutomatisches Anpassen der Beleuchtung des Vordergrundbildes auf der Grundlage des Hintergrundbildes.
• Automatischer Modell-DownloadEs ist nicht notwendig, Modelle manuell herunterzuladen, das System verarbeitet sie automatisch.
• Mehrere LichteinstellungenDer Benutzer kann verschiedene Lichtrichtungen und -intensitäten wählen.
• Unterstützung für hohe AuflösungUnterstützt die Verarbeitung hochauflösender Bilder, wobei die Bilddetails erhalten bleiben.
• gleichmäßiges LichtHDR: Sorgt für eine konsistente Überblendung verschiedener Lichtquellen für HDR-Räume.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

1. Klonprojekt::

   git clone https://github.com/lllyasviel/IC-Light.git
   cd IC-Light
   

2. Erstellen und Aktivieren einer virtuellen Umgebung::

   conda create -n iclight python=3.10
   conda activate iclight
   

3. Installation von Abhängigkeiten::

   pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   pip install -r requirements.txt
   

Modelle mit Textbedingungen neu beleuchten

1. Führen Sie das Beispielskript aus::

   python gradio_demo.py
   

2. EingabeaufforderungEingabe von Textaufforderungen in die Gradio-Oberfläche, z. B. "schöne Frau, detailliertes Gesicht, warme Atmosphäre, zu Hause, Schlafzimmer".
3. Auswahl der LichtvorgabenWählen Sie die gewünschte Lichtrichtung, z. B. "Links".
4. Bilder generierenKlicken Sie auf die Schaltfläche Erzeugen, um die Auswirkungen des angepassten Bildes zu sehen.

Verwendung von Modellen für Hintergrundbedingungen

1. Führen Sie das Beispielskript aus::

   python gradio_demo_bg.py
   

2. Hintergrundbild hochladenHochladen eines Hintergrundbildes in der Gradio-Schnittstelle.
3. Eingabeaufforderungen im VordergrundBeschreibung: Geben Sie eine Beschreibung des Vordergrundbildes ein, z. B. "gut aussehender Mann, filmische Beleuchtung".
4. Bilder generierenKlicken Sie auf die Schaltfläche Erzeugen, um die Auswirkungen des angepassten Bildes zu sehen.

Erweiterte Funktionen

• photometrische GleichmäßigkeitIC-Light sorgt für die Konsistenz des Lichts im HDR-Raum, was zu einer natürlichen Mischung verschiedener Lichtquellen führt.
• Detail Rückhaltung16-Kanal-VAE-Modelle sorgen für eine hohe Detailgenauigkeit und Auflösung der Bilder.
• StilUnterstützung für die Bearbeitung stilisierter Bilder unter Beibehaltung des ursprünglichen künstlerischen Stils.

allgemeine Probleme

• Wie gehen Sie mit Bildern bei schlechten Lichtverhältnissen um? Geben Sie anhand des Hintergrundmodells eine Beschreibung des schwach beleuchteten Bildes ein, und das System wird die Beleuchtung automatisch anpassen.
• Unterstützt es die kommerzielle Nutzung? Die aktuelle Version ist nur für die nicht-kommerzielle Nutzung bestimmt, für die kommerzielle Nutzung wenden Sie sich bitte an das Entwicklungsteam, um eine Lizenz zu erhalten.

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