IC-Light V2: AI 조명 제어 업그레이드 데모
1. 튜토리얼 소개
IC-Light는 정식 명칭이 Imposing Consistent Light이며, ControlNet 개발자인 "Minshen"(장뤼민)이 2024년에 개발한 프로젝트입니다. 머신 러닝 모델을 통해 이미지 재조명을 구현하는 것을 목표로 합니다. AI 기술을 통해 이미지의 조명 효과를 정확하게 제어할 수 있습니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.일관된 조명 전송을 적용하여 확산 기반 조명 조화 및 편집을 위한 야외 훈련 확장", 그리고 ICLR 2024에서 [10,10,10,10]의 완벽한 점수를 달성했습니다.
이 튜토리얼은 IC-Light v2의 업그레이드 버전입니다. 원래 IC-Light와 비교했을 때 IC-Light v2는 새로 출시된 Flux 모델을 기반으로 훈련되었으며, 이를 통해 이미지의 조명 및 톤 특성을 보다 정확하게 식별하고 보다 세부적이고 사실적인 퓨전 효과를 얻을 수 있습니다. IC-Light v2는 16채널 VAE와 기본 고해상도를 특징으로 하며, 조명 톤이 변경된 후에도 피부 질감, 그림자, 하이라이트와 같은 이미지 세부 사항을 완벽하게 보존하는 데 도움이 됩니다.
효과 예:
즉각적인: 아름다운 여성, 세밀한 얼굴, 따뜻한 분위기, 집, 침실
조명 선호도: 왼쪽
2. 작업 단계
1. 컨테이너를 시작하고 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스에 들어갑니다.
2. AI가 조명을 제어한다
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。
- 즉각적인:
이미지의 주요 특징을 설명하세요. 우리는 다양한 주제 설명(예: 아름다운 여성, 자세한 얼굴, 잘생긴 남성, 자세한 얼굴)과 수십 가지의 조명 설명을 제공합니다. 사용자는 장면 요구 사항에 따라 선택할 수 있습니다. - 조명 선호도:
조명 설정은 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽의 4가지로 제공됩니다. 사용자는 자신의 필요에 따라 적절한 조명 방향을 선택할 수 있습니다.
참고: 조명 기본 설정은 초기 잠재적 설정이며, 실제 결과는 다른 매개변수에 따라 달라질 수 있습니다. - 이미지:
생성된 이미지의 수. - 씨앗:
재현 가능한 결과를 생성하는 데 사용되는 난수 시드입니다. - 이미지 너비/높이:
이미지의 너비와 높이를 설정합니다.其他高级参数： - 단계:
25
모델이 이미지를 생성하는 데 걸리는 반복 횟수를 지정합니다. 단계가 많을수록 이미지는 더욱 자세해지지만, 생성 시간도 늘어납니다. - CFG 스케일:
2
텍스트 안내 강도. 값이 낮을수록 생성된 이미지가 더 창의적이 되고, 값이 높을수록 이미지가 입력 텍스트와 더 일치하게 됩니다. - Lowres Denoise(초기 잠재):
0.9
저해상도 이미지에 대한 노이즈 제거 강도. 값이 높을수록 노이즈 제거가 강해지고 이미지가 더 부드러워집니다. - 고해상도 스케일:
1.5
고해상도 이미지에 대한 크기 조정 요소입니다. 값이 클수록 이미지가 확대됩니다. - 하이레스 디노이즈:
0.5
고해상도 이미지를 생성할 때 노이즈 제거의 강도. 값이 높을수록 노이즈 제거 효과는 강해지지만, 이미지의 세부 사항이 흐릿해질 수 있습니다. - 프롬프트 추가됨:
best quality
더 높은 품질의 이미지를 생성하는 데 도움이 되는 긍정적인 신호를 추가합니다. - 부정적인 프롬프트:
lowres, bad anatomy, bad hands, cropped, worst quality
낮은 해상도, 해부학적 구조 불량, 손 세부 묘사 불량, 클리핑, 낮은 품질 등의 문제를 줄이기 위한 부정적인 힌트. 그런 다음 피사체의 특징에 대한 설명(예: 아름다운 여성, 세부적인 얼굴)과 조명 특성에 대한 설명(예: 창문에서 들어오는 햇살)을 제공해야 합니다.
다음은 예시 데모입니다.
프롬프트: 신비한 인간, 따뜻한 분위기, 네온 불빛, 도시.
조명 기본 설정: 조명 기본 설정은 왼쪽에 있으며, 생성된 이미지는 왼쪽이 밝고 오른쪽이 어둡습니다.
4. 교류 및 토론
🖌️ 만약 좋은 프로젝트를 발견했다면, 추천 메시지를 백그라운드에 남겨주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 모두들 QR 코드를 스캔하여 그룹에 가입하고, [SD 튜토리얼]에 의견을 남기고, 모든 사람과 기술적 문제를 논의하고, 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다!
