FLUX-Controlnet-Inpainting

FLUX-Controlnet-Inpainting

FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里妈妈创意团队发布的基于FLUX.1-dev模型的图像修复工具。该工具利用深度学习技术对图像进行修复,填补缺失部分,适用于图像编辑和增强。它在768x768分辨率下表现最佳,能够提供高质量的图像修复效果。目前该工具处于alpha测试阶段,未来将推出更新版本。

需求人群:

"FLUX-Controlnet-Inpainting 适合图像处理专业人士、设计师和对图像修复感兴趣的爱好者。它能够帮助用户修复破损或不完整的图像,提升图像质量,为创意工作提供便利。"

使用场景示例:

修复老照片,填补缺失部分,恢复历史影像。

在设计工作中,快速修复图像中的小瑕疵,提升工作效率。

在数字艺术创作中,利用图像修复技术创作独特的艺术作品。

产品特色:

支持高分辨率图像修复,推荐使用768x768分辨率。

提供控制网条件调节功能,推荐控制网条件比例为0.9-0.95。

使用Hugging Face平台上传模型权重,方便用户下载和使用。

支持与Diffusers库结合使用,简化图像修复流程。

提供详细的使用说明和示例,帮助用户快速上手。

目前处于alpha测试阶段,未来将提供更完善的功能和性能。

使用教程:

1. 安装Diffusers库。

2. 从GitHub克隆FLUX-Controlnet-Inpainting仓库。

3. 修改图像路径、遮罩路径、提示词并运行。

4. 根据需要调整控制网条件比例。

5. 观察修复效果,必要时进行微调。

6. 保存修复后的图像。

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