Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler：提升图像分辨率、优化图像质量、增强图像细节

综合介绍

Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler 是由 Jasper AI 研究团队开发的一款图像超分辨率工具，旨在提升低分辨率图像的质量。该工具利用 ControlNet 技术，通过复杂的合成数据退化方案对图像进行处理，能够有效去除噪声、模糊和压缩失真，生成高质量的图像。

在线体验：https://huggingface.co/spaces/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler

功能列表

• 提升图像分辨率：将低分辨率图像放大至高分辨率。
• 优化图像质量：去除图像中的噪声和模糊，提升图像清晰度。
• 增强图像细节：通过合成数据退化方案，恢复图像中的细节。
• 支持多种图像格式：兼容多种常见图像格式，方便用户使用。
• 直接使用 Diffusers 库：与 Diffusers 库无缝集成，简化操作流程。

使用帮助

安装流程

1. 确保已安装 Python 环境。
2. 使用 pip 安装 Diffusers 库：

   pip install diffusers
   

3. 下载并安装 Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler 模型：

   import torch
   from diffusers.utils import load_image
   from diffusers import FluxControlNetModel
   from diffusers.pipelines import FluxControlNetPipeline
   # 加载模型
   controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained("jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler", torch_dtype=torch.bfloat16)
   pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.bfloat16)
   pipe.to("cuda")
   

使用流程

1. 加载控制图像：

   control_image = load_image("https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler/resolve/main/examples/input.jpg")
   w, h = control_image.size
   control_image = control_image.resize((w * 4, h * 4))
   

2. 进行图像超分辨率处理：

   image = pipe(
   prompt="",
   control_image=control_image,
   controlnet_conditioning_scale=0.6,
   num_inference_steps=28,
   guidance_scale=3.5,
   height=control_image.size[1],
   width=control_image.size[0]
   ).images[0]
   

3. 保存处理后的图像：

   image.save("output.jpg")
   

详细功能操作流程

• 提升图像分辨率：通过加载低分辨率图像并使用 Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler 进行处理，生成高分辨率图像。
• 优化图像质量：在处理过程中，工具会自动去除图像中的噪声和模糊，提升图像的清晰度。
• 增强图像细节：利用合成数据退化方案，恢复图像中的细节，使图像更加逼真。
• 支持多种图像格式：工具兼容多种常见图像格式，用户可以方便地处理不同类型的图像。
• 直接使用 Diffusers 库：与 Diffusers 库无缝集成，用户可以直接调用相关函数进行图像处理，简化操作流程。

通过以上步骤，用户可以轻松上手使用 Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler 进行图像超分辨率处理，提升图像质量和细节。

Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler 模型与配置文件下载

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