IC-Light est un outil d'édition d'image basé sur l'IA qui s'intègre aux modèles Stable Diffusion pour effectuer des modifications localisées sur les images générées. Il fonctionne en encodant l'image dans une représentation d'espace latente, en appliquant des modifications à des régions spécifiques, puis en décodant la représentation latente modifiée en une image. Cette approche permet un contrôle précis du processus d'édition tout en préservant le style général et la cohérence de l'image originale.
Deux modèles sont maintenant disponibles : un modèle de rééclairement conditionné par texte et un modèle conditionné par arrière-plan. Les deux types prennent des images de premier plan en entrée.
Sous le capot, IC-Light exploite la puissance des modèles Stable Diffusion pour encoder et décoder les images. Le processus peut être décomposé en plusieurs étapes :
2.1. Encodage : L'image d'entrée est passée par le Stable Diffusion VAE (Variational Autoencoder) pour obtenir une représentation d'espace latente compressée. 2.2. Édition : Les modifications souhaitées sont appliquées à des régions spécifiques de la représentation latente. Pour cela, on concatène généralement le latent original avec un masque indiquant les zones à modifier, ainsi que les directives d'édition correspondantes. 2.3. Décodage : La représentation latente modifiée est passée par le décodeur Stable Diffusion pour reconstruire l'image éditée. En opérant dans l'espace latent, IC-Light peut faire des modifications localisées tout en maintenant la cohérence et le style global de l'image.
Le nœud principal avec lequel vous travaillerez est le nœud "IC-Light Apply", qui gère l'ensemble du processus d'encodage, d'édition et de décodage de votre image.
Le nœud "IC-Light Apply" nécessite trois entrées principales :
Pour créer l'entrée c_concat :
Après avoir traité vos entrées, le nœud "IC-Light Apply" produira un seul paramètre :
Pour générer votre image finale éditée, il suffit de connecter le modèle de sortie aux nœuds appropriés dans votre workflow ComfyUI, tels que les nœuds KSampler et VAEDecode.
Pour plus d'informations, veuillez consulter github
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