MagicFixup

MagicFixup 是 Adobe Research 推出的一个开源图像编辑模型,它通过观察动态视频来简化照片编辑过程。该模型利用深度学习技术,能够自动识别和修复图像中的缺陷,提高编辑效率,减少手动操作的需求。它基于 Stable Diffusion 1.4 模型进行训练,具有强大的图像处理能力,适用于专业图像编辑人员和爱好者。

需求人群:

"MagicFixup 适合需要进行高效图像编辑的专业人士和图像编辑爱好者。它通过自动化的方式减少手动编辑的时间和精力,使得用户可以更专注于创意和细节调整。"

使用场景示例:

专业摄影师使用 MagicFixup 快速修复拍摄中出现的小瑕疵。

设计师利用该模型在设计项目中实现快速图像调整。

图像编辑爱好者通过 MagicFixup 学习并实践高级图像编辑技巧。

产品特色:

自动化图像修复:自动识别并修复图像中的缺陷。

动态视频学习:通过观察动态视频学习图像编辑技巧。

深度学习技术:基于 Stable Diffusion 1.4 模型进行训练。

用户友好的界面:通过 gradio 演示,提供友好的用户界面。

自定义模型训练:支持用户使用自己的视频数据集训练模型。

环境配置文件:提供 environment.yaml 文件简化安装过程。

内存优化:使用 Deepspeed 技术降低内存需求。

使用教程:

1. 下载并安装所需的环境依赖,通过运行提供的脚本创建 conda 环境。

2. 使用提供的 Google Drive 链接下载预训练的 Magic Fixup 模型。

3. 准备需要编辑的原始图像和编辑后的图像,确保编辑图像中的 alpha 通道正确设置。

4. 运行 inference 脚本 `run_magicfu.py`,输入参考图像和编辑图像的路径。

5. 启动 gradio 演示,通过用户界面测试输入并查看编辑效果。

6. 如需训练自定义模型,需先处理视频数据集,然后使用 `main.py` 训练模型。

7. 根据需要修改配置文件中的训练和验证数据路径,以指向已处理的数据位置。

浏览量:107

打开站点

网站流量情况

最新流量情况

月访问量

4.85m

平均访问时长

00:06:25

每次访问页数

6.08

跳出率

35.86%

流量来源

直接访问

52.62%

自然搜索

32.72%

邮件

0.05%

外链引荐

12.34%

社交媒体

2.17%

展示广告

0

截止目前所有流量趋势图

地理流量分布情况

中国

12.55%

德国

3.84%

印度

9.38%

俄罗斯

4.61%

美国

18.64%

类似产品

精准图像编辑,一站式满足多任务需求

Emu Edit是一款多任务图像编辑模型,通过识别和生成任务完成精准图像编辑,并在此领域内取得了最新的技术突破。Emu Edit的架构针对多任务学习进行了优化,并在众多任务上进行训练,包括基于区域的编辑、自由形式的编辑以及检测和分割等计算机视觉任务。除此之外,为了更有效地处理这多种任务,我们引入了学习到的任务嵌入概念,用于指导生成过程以正确执行编辑指令。我们的模型经过多任务训练和使用学习到的任务嵌入都能显著提升准确执行编辑指令的能力。 Emu Edit还支持对未见任务的快速适应,通过任务倒转实现少样本学习。在这个过程中,我们保持模型权重不变,仅更新任务嵌入来适应新任务。我们的实验证明,Emu Edit能够迅速适应新任务,如超分辨率、轮廓检测等。这使得在标注样本有限或计算预算有限的情况下,使用Emu Edit进行任务倒转特别有优势。 为了支持对基于指令的图像编辑模型的严格且有根据的评估,我们还收集并公开发布了一个新的基准数据集,其中包含七种不同的图像编辑任务:背景修改(background)、综合图像变化(global)、风格修改(style)、对象移除(remove)、对象添加(add)、局部修改(local)以及颜色/纹理修改(texture)。此外,为了与Emu Edit进行正确比较,我们还分享了Emu Edit在数据集上的生成结果。 Emu Edit 2023 Meta保留所有版权

© 2025     AIbase    备案号:闽ICP备08105208号-14

隐私政策

用户协议

意见反馈 网站地图