HyperAI超神经

프로젝트 소개

IC-Light 머신 러닝 모델을 통해 이미지 재조명을 구현하는 것을 목표로 하는 프로젝트로, 전체 이름은 일관된 조명을 부과하는 것입니다. 텍스트 조건부 조명 모델과 배경 조건부 모델이라는 두 가지 주요 모델 범주를 제공하며, 각각 텍스트 큐 또는 배경 콘텐츠에 따라 전경 이미지의 조명을 조정합니다. 이 프로젝트는 Gradio 인터페이스를 통해 사용하기 쉽고, 사전 훈련된 모델을 자동으로 다운로드합니다. IC-Light는 HDR(고동적 범위) 공간에서 광원을 융합하여 매우 일관된 조명 효과를 구현하므로 다양한 이미지 장면에서 빛과 그림자를 조정하는 데 적합합니다.

IC-Light 특징은 다음과 같습니다.

모델 다양성: 텍스트 조건 및 배경 조건 조명 모델을 제공하여 각각 텍스트 신호 또는 배경 이미지에 따라 전경 조명을 조정합니다.
일관성: HDR 공간 광원의 혼합을 기반으로 매우 일관된 조명 및 그림자 효과가 구현됩니다.
비침입적: 미묘한 신호 없이 일관된 이미지를 생성합니다.
고품질 재조명: 조명 조건이 달라도 이미지가 일관되게 유지되어 자연스러운 빛과 그림자 효과가 생성됩니다. .

효과 예시

모델 프레임워크

IC-Light 모델 프레임워크는 주로 머신 러닝의 잠재 확산 모델을 기반으로 합니다. 이 중 텍스트 조건 모델은 사용자가 입력한 텍스트 프롬프트를 기반으로 빛과 그림자 효과를 생성하고, 배경 조건 모델은 배경 이미지를 통해 전경 조명을 결정합니다. 두 모델 모두 다층 퍼셉트론(MLP)을 통해 잠재 공간에서 조명 조정을 수행하여 조명의 일관성을 보장합니다.

실행 단계

1. 프로젝트의 오른쪽 상단에 있는 "복제"를 클릭한 후 "다음"을 클릭하여 다음 단계를 완료합니다. 기본 정보 > 컴퓨팅 성능 선택 > 검토. 마지막으로 "계속"을 클릭하여 개인 컨테이너에서 이 프로젝트를 엽니다.

2. 리소스 할당이 완료되면 백그라운드에서 자동으로 모델을 초기화합니다(약 80초 소요). 이후 플랫폼에서 제공하는 API 주소를 이용하여 직접 운영 페이지에 접속할 수 있습니다(실명 인증이 완료되어야 하며, 이 단계에서는 작업 공간을 열 필요가 없습니다).

3. 배경이미지를 삽입하려면 대상이미지와 배경이미지를 업로드하세요.

IC-Light 생성된 이미지의 안내 강도는 입력 CFG 스케일에 따라 제어될 수 있습니다. 구체적으로 말하면, 모델이 입력의 프롬프트나 설명을 얼마나 잘 따르는지 결정합니다. CFG 값이 높을수록 프롬프트에 더 가까운 이미지가 생성되지만 이미지의 자연스러움이 다소 떨어질 수 있습니다. 값이 낮을수록 더 다양하고 자연스러운 이미지가 생성되지만, 프롬프트에서 벗어날 수 있습니다. CFG 스케일을 조정함으로써 사용자는 생성 효과와 즉각적인 일관성 사이의 균형을 찾을 수 있습니다.

선택적인 매개변수는 다음과 같습니다.

사용자 정의 매개변수는 다음과 같습니다.