PiT: 이미지 부분(열려 있지 않은)에서 전체 이미지를 조합하는 도구

27.6K 00

일반 소개

PiT(Piece it Together)는 깃허브에서 호스팅되는 오픈 소스 도구로, 텔아비브 대학교의 엘라드 리처드슨과 같은 연구자들이 개발했습니다. 사용자는 날개, 헤어스타일, 눈 등 이미지의 일부분을 입력한 다음 인공지능 기술을 사용하여 완전한 이미지를 생성할 수 있으며, PiT는 이미지의 일부를 입력으로 사용하여 텍스트 설명이 필요 없고, 사전 학습된 모델인 IP-Prior를 사용하여 누락된 부분을 채운 다음 SDXL을 통해 최종적으로 결과를 렌더링합니다. 이 도구는 시각 디자이너나 연구원이 창의적인 아이디어를 빠르게 조합하는 데 적합합니다. 2025년 3월 25일 기준 PiT의 최신 코드와 설명은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

기능 목록

직소 퍼즐: 조각난 이미지 부분을 입력하여 전체 이미지를 생성합니다.
디테일에 대한 관심부품의 특성에 따라 보색 이미지가 전체적으로 일관되게 유지됩니다.
순수 이미지 입력텍스트 프롬프트 없이 사진만으로 조작할 수 있습니다.
여러 결과다양한 부품 수를 지원하여 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다.
오픈 소스 프로젝트이 코드는 GitHub에 공개되어 있으며 자유롭게 다운로드하여 수정할 수 있습니다.
사용 가능한 스타일IP-LoRA 조정을 통한 특정 스타일 이미지 생성을 지원합니다.
도메인 적응다양한 IP-Prior 모델을 사용하여 특정 주제에 적합한 이미지를 생성할 수 있습니다.

도움말 사용

PiT는 기본적인 프로그래밍 기술을 갖춘 사용자를 위한 GitHub의 오픈 소스 프로젝트입니다. 자세한 설치 및 사용 가이드를 통해 빠르게 시작할 수 있습니다.

설치 프로세스

환경 준비하기
- 컴퓨터에 Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.
- Git 설치(Windows의 git-scm.com 다운로드, Mac/Lux 입력 git --version (확인).
- 생성 속도를 높이려면 GPU가 있는 장치(예: CUDA가 있는 NVIDIA 그래픽 카드)를 사용하는 것이 좋습니다. GPU 없이도 사용할 수 있지만 속도가 느립니다.
코드 다운로드
- 터미널 또는 명령줄을 엽니다.
- 명령을 입력하여 PiT를 다운로드합니다:
```
git clone https://github.com/eladrich/PiT.git
```
- 프로젝트 폴더로 이동합니다:
```
cd PiT
```
종속성 설치
- 이 프로젝트에는 다음과 같은 Python 라이브러리가 필요합니다. torch및numpy목록은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다. requirements.txt 가운데.
- 명령을 실행하여 설치합니다:
```
pip install -r requirements.txt
```
- 이 파일이 없는 경우 사용 설명서를 참조하여 설치하세요. diffusers및transformers 등
모델 가져오기
- PiT는 IP-Prior 및 IP-Adapter+ 모델을 사용하며, 다운로드 링크는 GitHub 또는 백서(https://arxiv.org/abs/2503.10365)에서 확인할 수 있습니다.
- 모델을 지정된 디렉터리에 배치합니다(예 models/), 경로에 대해서는 README를 참조하세요.
SDXL 설치
- PiT는 SDXL로 이미지를 렌더링합니다. 설치 diffusers::
```
pip install diffusers
```
- 허깅 페이스에서 SDXL 모델을 다운로드하여 로컬에 저장합니다.

사용법

부품 준비
- 이미지 부분(예: 귀, 로고)은 배경이 깨끗한 PNG 형식으로 수집하는 것이 좋습니다.
- 프로젝트의 입력 폴더로 이동합니다(예 input/).
실행 중인 프로그램
- 터미널에 PiT 디렉토리를 입력합니다.
- 스크립트를 실행합니다( generate.py(자세한 내용은 README 참조):
```
python generate.py --input_dir input/ --output_dir output/
```
- 매개변수 설명:
  - --input_dir: 부품 폴더.
  - --output_dir: 결과가 폴더에 저장됩니다.
- 프로그램은 부품이 포함된 전체 이미지를 생성합니다.
이미지 보기
- 생성 후 output/ 폴더 보기.
- 만족스럽지 않으면 파트를 더 추가하거나 선명한 이미지를 변경하세요.

주요 기능 작동

부품 번호
하나 이상의 부위를 입력할 수 있습니다. 예를 들어, "발"과 "꼬리"를 입력하면 완전한 동물이 생성됩니다. 같은 스타일의 부품을 사용하는 것이 좋습니다.
스타일링
IP-LoRA로 스타일 단서를 추가할 수 있습니다. 예시:
```
python generate.py --input_dir input/ --output_dir output/ --prompt "卡通风格"
```
그러면 만화 같은 이미지를 생성할 수 있습니다.
(수학.) 정류 도메인 모델
PiT는 다양한 IP 이전 모델(예: 장난감, 생물)을 지원합니다. 전환 시 해당 모델 파일이 로드되며, 작동에 대해서는 README를 참조하세요.
최적화 결과
이미지가 흐릿한 경우 파트가 선명한지 확인하거나 매개변수를 추가합니다:
```
python generate.py --input_dir input/ --steps 50
```