はじめに
IC-Lightは、高度なAIモデルによって画像の照明効果を操作することを目的とした、画像照明制御のためのプロジェクトである。Lvmin Zhangらによって開発されたこのプロジェクトは、テキスト条件付き再点灯モデルと背景条件付きモデルの2つの主要モデルを提供する。ユーザーは、簡単なテキストプロンプトや背景画像によって、前景画像の照明を背景の環境照明に合わせて調整することができ、高品質の画像合成と照明効果を実現します。
ICライトV2（デモ） に基づく製品群である。 フラックス IC-Lightモデルは、16チャンネルのVAE、ネイティブの高解像度、より優れたトレーニング方法によって、SD1.5よりもはるかにディテールが保持されている。
オンライン経験：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
FLUXモデル用IC-Light V2
機能一覧
- テキスト条件付きリライティング・モデルテキストプロンプトを入力して、画像の照明効果をコントロールします。
- 背景条件モデル背景画像に基づいて前景画像の照度を自動的に調整します。
- 自動モデルダウンロード手動でモデルをダウンロードする必要はありません。
- 複数のライト設定光の方向と強さを選択できます。
- 高解像度対応高解像度の画像処理に対応し、画像のディテールを保持。
- 均一光HDR空間のための異なる光源の一貫したブレンドを保証します。
ヘルプの使用
設置プロセス
- クローンプロジェクト::
git clone https://github.com/lllyasviel/IC-Light.git cd IC-Light - 仮想環境の作成と起動::
conda create -n iclight python=3.10 iclight を起動する - 依存関係のインストール::
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install -r requirements.txt
テキスト条件を使ってモデルを再点灯
- サンプル・スクリプトの実行::
python gradio_demo.py - 入力プロンプト例えば、「美しい女性、詳細な顔、暖かい雰囲気、自宅、寝室」など。
- ライト設定の選択光の向きを「左」など、お好みでお選びください。
- 画像の生成Generateボタンをクリックすると、調整した画像の効果が表示されます。
背景条件モデルの使用
- サンプル・スクリプトの実行::
python gradio_demo_bg.py - 背景画像のアップロードGradioのインターフェイスで背景画像をアップロードします。
- 入力フォアグラウンド・プロンプト例：「ハンサムな男性、映画のような照明」。
- 画像の生成Generateボタンをクリックすると、調整した画像の効果が表示されます。
高度な機能
- 測光均一性IC-Lightは、HDR空間における光の一貫性を確保し、異なる光源の自然なブレンドを実現します。
- 詳細保持16チャンネルVAEモデルにより、画像のディテールと解像度を維持。
- スタイルオリジナルの芸術的スタイルを維持したまま、スタイル化された画像の処理をサポート。
一般的な問題
- 光量の少ない画像にはどのように対処していますか？ 背景条件モデルを使用して、低照度画像の説明を入力すると、システムが自動的に照明を調整します。
- 商業利用は可能か？ 現在のバージョンは非商用利用のみです。 商用利用の場合は、開発チームまでライセンスをお問い合わせください。
IC-Lightのワンクリックインストーラーでパスワードを解凍し、Colabを展開します：
