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1. チュートリアルの概要

IC-Light（Imposing Consistent Lightの略）は、ControlNetの作者であるミン・シェン（張龍敏）が2024年に開発したプロジェクトです。機械学習モデルを用いて画像の再照明を行い、AI技術によって画像内の照明効果を精密に制御することを目指しています。関連研究論文には以下が含まれます… 一貫した光輸送を課すことによる拡散ベースの照明調和と編集のためのスケーリング・イン・ザ・ワイルド・トレーニングICLR 2024では満点[10,10,10,10]を獲得しました。

このチュートリアルは、IC-Light v2 のアップグレード バージョンです。オリジナルの IC-Light と比較して、IC-Light v2 は新しく発売された Flux モデルに基づいてトレーニングされており、画像の照明トーンの特性をより正確に識別し、実現することができます。より詳細でリアルな融合効果。 IC-Light v2 は 16 チャンネル VAE とネイティブの高解像度を備えており、照明の色調を変更した後でも肌の質感、シャドウ、ハイライトなどの画像の詳細を保持するのに役立ちます。

効果例:

プロンプト: 美しい女性、詳細な顔、暖かい雰囲気、自宅、寝室
照明の好み： 左

2. 操作手順

1. コンテナを起動し、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります。

2. AI制御照明

进入 web 界面后，按照以下步骤进行操作：

主要功能参数

IC-Light 提供了多个可调节的参数，帮助用户精细化控制图像效果。

• プロンプト:
  画像の被写体の特徴を説明します。複数の被写体の説明 (美しい女性、詳細な顔、ハンサムな男性、詳細な顔など) が用意されており、ユーザーはシーンのニーズに応じて数十の照明の説明を選択できます。
• 照明の好み:
  上、下、左、右の 4 つの照明設定が提供されます。ユーザーはニーズに応じて適切な照明方向を選択できます。
  注: 「照明設定」は初期の潜在的な設定であり、実際の結果は他のパラメータによって異なる場合があります。
• 画像:
  生成された画像の数。
• シード:
  再現可能な結果を生成するためのランダム シード。
• 画像の幅/高さ:
  画像の幅と高さを設定します。其他高级参数：
• ステップ: 25
  モデルが画像を生成するための反復ステップの数を指定します。ステップ数が多いほど画像はより詳細になりますが、生成時間も長くなります。
• CFGスケール: 2
  テキストガイダンスの強度。値が低いほど生成される画像はよりクリエイティブになり、値が高いほど画像は入力テキストに近づきます。
• 低解像度ノイズ除去 (初期潜在用): 0.9
  低解像度画像のノイズ除去の強度。値が大きいほど、ノイズ除去が強化され、画像がより滑らかになります。
• 高解像度スケール: 1.5
  高解像度画像のスケーリング。値が大きいほど、画像の倍率が大きくなります。
• 高解像度ノイズ除去: 0.5
  高解像度を生成するときのノイズ除去の強度。値が大きいほどノイズ除去が強くなりますが、画像の細部がぼやける場合があります。
• プロンプトを追加: best quality
  ポジティブな手がかりを追加すると、より高品質の画像を生成できます。
• 否定的なプロンプト: lowres, bad anatomy, bad hands, cropped, worst quality
  低解像度、不十分な解剖学的構造、貧弱な手の詳細、トリミング、低品質などの問題を軽減するためのネガティブなヒント。次に、被写体の特徴の説明 (例: 美しい女性、詳細な顔) と光の特徴の説明 (例: 窓からの日差し) を提供する必要があります。

サンプルデモは次のとおりです。

プロンプト: 謎の人間、温かい雰囲気、ネオンの光、街。

照明設定: 照明設定は左で、生成された画像は左側が明るく、右側が暗くなります。

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4. 交流とディスカッション

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、バックグラウンドで推奨するメッセージを残してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。QR コードをスキャンしてグループに参加し、技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりすることができます。