Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler：画像解像度の向上、画質の最適化、画像の細部の強化

はじめに

フラックス.1-dev-ControlNet-Upscalerは、Jasper AI研究チームによって開発された、低解像度画像の品質を向上させる画像超解像ツールです。このツールはControlNet技術を使用し、ノイズ、ぼかし、圧縮歪みを効果的に除去する複雑な合成データ劣化スキームを通して画像を処理し、高品質な画像を生成します。

オンライン経験：https://huggingface.co/spaces/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler

機能一覧

• 画像解像度の向上：低解像度の画像を高解像度に拡大。
• 画質の最適化：画像からノイズやぼやけを除去し、画像の鮮明さを向上させます。
• 画像細部の強調：合成データ劣化スキームによる画像の細部の回復。
• 複数の画像フォーマットをサポート：様々な一般的な画像フォーマットと互換性があり、ユーザーフレンドリーです。
• Diffusers ライブラリへの直接アクセス: Diffusers ライブラリとのシームレスな統合により、プロセスが簡素化されます。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. Python環境がインストールされていることを確認する。
2. pip を使用して Diffusers ライブラリをインストールします：

   pip install diffusers
   

3. Flux.1-dev-Controlnet-Upscalerモデルをダウンロードしてインストールします：

   インポートトーチ
   from diffusers.utils import load_image
   from diffusers import FluxControlNetModel
   from diffusers.pipelines import FluxControlNetPipeline
   #ロードモデル
   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")
   

使用プロセス

1. コントロール画像を読み込む：

   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. 画像の超解像処理を行う：

   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. 処理された画像を保存します：

   image.save("output.jpg")
   

詳細な機能操作の流れ

• 画像解像度の向上低解像度の画像を読み込み、Flux.1-dev-Controlnet-Upscalerで処理することで高解像度の画像を生成します。
• 画質の最適化処理中、このツールは自動的に画像からノイズやぼかしを除去し、画像の鮮明度を高めます。
• 画像細部の強調合成データ劣化スキームを用いて、よりリアルな画像にするために画像のディテールを回復する。
• 複数の画像フォーマットに対応このツールは、幅広い一般的な画像形式と互換性があり、様々な種類の画像を簡単に扱うことができます。
• Diffusersライブラリを直接使用するDiffusersライブラリとシームレスに統合されているため、ユーザーは画像処理に関連する関数を直接呼び出すことができ、操作プロセスが簡素化されます。

以上の手順で、ユーザーは簡単にFlux.1-dev-Controlnet-Upscalerを使って、画質とディテールを向上させる画像超解像処理を始めることができる。

Flux.1-dev-Controlnet-Upscalerモデル・設定ファイルダウンロード

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