综合介绍
IC-Light是一个用于图像照明控制的项目，旨在通过先进的AI模型操控图像的光照效果。该项目由Lvmin Zhang等人开发，提供了两种主要模型：文本条件重光模型和背景条件模型。用户可以通过简单的文本提示或背景图像来调整前景图像的照明，使其与背景环境光照一致，从而实现高质量的图像合成和照明效果。
IC-Light V2（演示） 是一系列基于 Flux 的 IC-Light 型号，得益于 16 通道 VAE、原生高分辨率和更好的训练方法，细节保留能力远高于 SD1.5。
在线体验：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
FLUX 模型专用 IC-Light V2
功能列表
- 文本条件重光模型：通过输入文本提示来控制图像的照明效果。
- 背景条件模型：根据背景图像自动调整前景图像的照明。
- 自动模型下载：无需手动下载模型，系统会自动处理。
- 多种光照偏好设置：用户可以选择不同的光照方向和强度。
- 高分辨率支持：支持高分辨率图像处理，保持图像细节。
- 一致性光照：确保不同光源的混合效果一致，适用于HDR空间。
使用帮助
安装流程
- 克隆项目：
git clone https://github.com/lllyasviel/IC-Light.git cd IC-Light - 创建并激活虚拟环境：
conda create -n iclight python=3.10 conda activate iclight - 安装依赖：
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install -r requirements.txt
使用文本条件重光模型
- 运行示例脚本：
python gradio_demo.py - 输入提示： 在Gradio界面中输入文本提示，例如“beautiful woman, detailed face, warm atmosphere, at home, bedroom”。
- 选择光照偏好： 根据需要选择光照方向，例如“Left”。
- 生成图像： 点击生成按钮，查看调整后的图像效果。
使用背景条件模型
- 运行示例脚本：
python gradio_demo_bg.py - 上传背景图像： 在Gradio界面中上传背景图像。
- 输入前景提示： 输入前景图像的描述，例如“handsome man, cinematic lighting”。
- 生成图像： 点击生成按钮，查看调整后的图像效果。
高级功能
- 光照一致性： IC-Light在HDR空间中确保光照一致性，使得不同光源的混合效果自然。
- 细节保留： 使用16通道VAE模型，保持图像的高细节和高分辨率。
- 风格处理： 支持处理风格化图像，保持原始艺术风格。
常见问题
- 如何处理低光图像？ 使用背景条件模型，输入低光图像描述，系统会自动调整光照。
- 是否支持商业用途？ 当前版本仅限非商业用途，如需商业使用，请联系开发团队获取许可。
IC-Light一键安装包解压密码和colab部署：
