Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler: 이미지 해상도 개선, 이미지 품질 최적화, 이미지 디테일 향상

3.4K 00

일반 소개

플럭스.1-dev-Controlnet-Upscaler는 저해상도 이미지의 품질을 개선하기 위해 Jasper AI 연구팀에서 개발한 이미지 초고해상도 도구입니다. 이 도구는 컨트롤넷 기술을 사용하여 복잡한 합성 데이터 저하 체계를 통해 이미지를 처리하여 노이즈, 흐림, 압축 왜곡을 효과적으로 제거하여 고품질 이미지를 생성합니다.

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

온라인 체험: https://huggingface.co/spaces/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler

기능 목록

이미지 해상도 향상: 저해상도 이미지를 고해상도로 확대합니다.
이미지 품질 최적화: 이미지에서 노이즈와 흐릿함을 제거하여 이미지 선명도를 개선합니다.
이미지 디테일 향상: 합성 데이터 품질 저하 방식을 통해 이미지의 디테일을 복구합니다.
여러 이미지 형식 지원: 사용자 친화적인 다양한 일반 이미지 형식과 호환됩니다.
디퓨저 라이브러리에 직접 액세스: 디퓨저 라이브러리와 원활하게 통합되어 프로세스가 간소화됩니다.

도움말 사용

설치 프로세스

Python 환경이 설치되어 있는지 확인합니다.
pip를 사용하여 디퓨저 라이브러리를 설치합니다:
```
pip install diffusers
```

Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler 모델을 다운로드하여 설치합니다:

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")

사용 프로세스

컨트롤 이미지를 로드합니다:

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))

이미지 초고해상도 처리를 수행합니다:

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]

처리된 이미지를 저장합니다:
```
image.save("output.jpg")
```

세부 기능 작동 흐름

이미지 해상도 향상저해상도 이미지를 로드하고 Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler로 처리하여 고해상도 이미지를 생성합니다.
이미지 품질 최적화처리하는 동안 이 도구는 이미지의 선명도를 높이기 위해 이미지에서 노이즈와 블러를 자동으로 제거합니다.
향상된 이미지 디테일합성 데이터 품질 저하 방식을 사용하여 이미지의 디테일을 복구하여 보다 사실적으로 만듭니다.
여러 이미지 형식 지원이 도구는 다양한 일반 이미지 형식과 호환되며 사용자가 다양한 유형의 이미지로 쉽게 작업할 수 있습니다.
디퓨저 라이브러리를 직접 사용디퓨저 라이브러리와 원활하게 통합되어 사용자가 이미지 처리를 위해 관련 함수를 직접 호출할 수 있어 작업 프로세스가 간소화됩니다.

위의 단계를 통해 사용자는 이미지 초고해상도 처리를 위한 Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler를 쉽게 시작하여 이미지 품질과 디테일을 향상시킬 수 있습니다.