RealFill

RealFill是一种图像补全的生成模型,通过使用少量场景的参考图像,能够填充图像中的缺失区域,并生成与原始场景相符的视觉内容。RealFill通过在参考图像和目标图像上微调预训练的图像补全扩散模型来创建个性化的生成模型。该模型不仅保持了良好的图像先验,还学习了输入图像中的内容、光照和风格。然后,我们使用这个微调后的模型通过标准的扩散采样过程来填充目标图像中的缺失区域。RealFill在一个包含多种复杂场景的新的图像补全基准测试中进行了评估,并发现其在性能上大大优于现有方法。

需求人群:

"用于图像补全,特别适用于缺失区域与参考图像存在较大差异的情况"

使用场景示例:

将缺失区域补全为与参考图像相符的内容

修复图像中的缺失部分

生成高质量的视觉内容

产品特色:

使用少量参考图像填充图像中的缺失区域

生成与原始场景相符的视觉内容

个性化的生成模型

支持不同视角、光照条件、相机光圈和图像风格的参考图像

标准的扩散采样过程

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