Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler: Улучшение разрешения изображения, оптимизация качества изображения, улучшение деталей изображения

Общее введение

Флюс.1-dev-Controlnet-Upscaler - это инструмент сверхразрешения изображений, разработанный исследовательской группой Jasper AI для улучшения качества изображений с низким разрешением. Инструмент использует технологию ControlNet для обработки изображений с помощью сложной схемы синтетической деградации данных, которая эффективно удаляет шум, размытость и искажения при сжатии для получения высококачественных изображений.

Опыт работы в Интернете: https://huggingface.co/spaces/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler

Список функций

• Повышение разрешения изображений: увеличение изображений низкого разрешения до высокого.
• Оптимизируйте качество изображения: удалите шумы и размытость с изображений, чтобы повысить их четкость.
• Улучшение деталей изображения: восстановление деталей изображения с помощью схемы синтетической деградации данных.
• Поддержка нескольких форматов изображений: совместимость с различными распространенными форматами изображений, удобство использования.
• Прямой доступ к библиотеке Diffusers: бесшовная интеграция с библиотекой Diffusers упрощает процесс.

Использование помощи

Процесс установки

1. Убедитесь, что среда Python установлена.
2. Используйте pip для установки библиотеки Diffusers:

   pip install diffusers
   

3. Загрузите и установите модель Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler:

   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")
   

Процесс использования

1. Загрузите контрольное изображение:

   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. Выполните обработку изображений с суперразрешением:

   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. Сохраняет обработанное изображение:

   image.save("output.jpg")
   

Подробный порядок работы функций

• Улучшенное разрешение изображения: Генерирует изображение высокого разрешения, загружая изображение низкого разрешения и обрабатывая его с помощью Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler.
• Оптимизация качества изображения: В процессе обработки инструмент автоматически удаляет шумы и размытия с изображения, чтобы повысить его четкость.
• Улучшение деталей изображения: Восстановление деталей изображения для придания ему большей реалистичности с помощью схемы деградации синтетических данных.
• Поддержка нескольких форматов изображений: Инструмент совместим с широким спектром распространенных форматов изображений и позволяет пользователям легко работать с различными типами изображений.
• Используйте библиотеку Diffusers напрямую: Бесшовная интеграция с библиотекой Diffusers, пользователи могут напрямую вызывать соответствующие функции для обработки изображений, упрощая процесс работы.

С помощью описанных выше шагов пользователи могут легко начать работу с Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler для обработки изображений с суперразрешением для повышения их качества и детализации.

Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler Модель и файл конфигурации Скачать

Ссылка: https://pan.quark.cn/s/9fdd0ac4d4bf Код для извлечения: M7ax