FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta是由阿里妈妈创意团队开发的一个图像修复模型,该模型在图像修复领域具有显著的改进,支持1024x1024分辨率的直接处理和生成,无需额外的放大步骤,提供更高质量和更详细的输出结果。模型经过微调,能够捕捉和再现修复区域的更多细节,并通过增强的提示解释提供对生成内容的更精确控制。

需求人群:

"目标受众为图像处理专业人士、设计师、艺术家以及对图像修复感兴趣的开发者。该模型能够提供高质量的图像修复效果,特别适合需要修复老照片、去除图片中不需要的元素或进行艺术创作的用户。"

使用场景示例:

使用模型修复一张有划痕的老照片。

去除风景照片中的电线杆或其他不需要的物体。

在艺术创作中,修复因年代久远而损坏的画作。

产品特色:

支持1024x1024分辨率的直接处理和生成,无需额外放大步骤。

微调以捕捉和再现修复区域的更多细节。

增强的提示解释,提供对生成内容的更精确控制。

通过ComfyUI工作流生成的图像示例,展示模型修复效果。

支持通过调整参数来获得不同的修复效果。

提供详细的使用指南和参数调整建议,以获得最佳修复效果。

与Diffusers库集成,方便开发者使用。

使用教程:

1. 安装所需的Diffusers版本:pip install diffusers==0.30.2

2. 克隆模型的代码库:git clone https://github.com/alimama-creative/FLUX-Controlnet-Inpainting.git

3. 在main.py中配置image_path、mask_path和prompt,然后执行:python main.py

4. 根据需要调整control-strength、controlend-percent和true-cfg参数以获得不同的修复效果。

5. 参考提供的ComfyUI工作流示例,调整参数以优化修复效果。

6. 通过Hugging Face平台提供的Inference API进行模型推理。

7. 查看模型卡和文档,了解更多关于模型的详细信息和使用案例。

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