IC-Light | Ponowne Oświetlanie Obrazów

1. Co to jest IC-Light?

IC-Light to narzędzie do edycji obrazów oparte na AI, które integruje się z modelami Stable Diffusion w celu wykonywania lokalnych edycji na generowanych obrazach. Działa poprzez kodowanie obrazu w reprezentację przestrzeni latentnej, stosowanie edycji do określonych regionów, a następnie dekodowanie zmodyfikowanej reprezentacji latentnej z powrotem do obrazu. To podejście pozwala na precyzyjną kontrolę procesu edycji przy zachowaniu ogólnego stylu i spójności oryginalnego obrazu.

Obecnie dostępne są dwa modele: model warunkowany tekstem i model warunkowany tłem. Oba typy przyjmują obrazy pierwszoplanowe jako dane wejściowe.

2. Jak działa IC-Light

Pod maską IC-Light wykorzystuje moc modeli Stable Diffusion do kodowania i dekodowania obrazów. Proces można podzielić na następujące kroki:

2.1. Kodowanie: Obraz wejściowy jest przetwarzany przez Stable Diffusion VAE (Wariacyjny Autoenkoder), aby uzyskać skompresowaną reprezentację przestrzeni latentnej. 2.2. Edycja: Żądane edycje są stosowane do określonych regionów reprezentacji latentnej. Zwykle odbywa się to poprzez łączenie oryginalnej latentnej z maską wskazującą obszary do zmodyfikowania oraz odpowiednimi wskazówkami edycji. 2.3. Dekodowanie: Zmodyfikowana reprezentacja latentna jest przetwarzana przez dekoder Stable Diffusion, aby odtworzyć edytowany obraz. Działając w przestrzeni latentnej, IC-Light może dokonywać lokalnych edycji przy zachowaniu ogólnej spójności i stylu obrazu.

3. Jak korzystać z ComfyUI IC-Light

Głównym węzłem, z którym będziesz pracować, jest węzeł "IC-Light Apply", który obsługuje cały proces kodowania, edytowania i dekodowania twojego obrazu.

3.1. Parametry wejściowe "IC-Light Apply":

Węzeł "IC-Light Apply" wymaga trzech głównych danych wejściowych:

• model: Jest to podstawowy model Stable Diffusion, który będzie używany do kodowania i dekodowania twojego obrazu.
• ic_model: Jest to wstępnie wytrenowany model IC-Light, który zawiera niezbędne wagi do procesu edycji.
• c_concat: Jest to specjalne wejście, które łączy twój oryginalny obraz, maskę wskazującą, które obszary edytować, oraz wskazówki edycji, które definiują, jak te obszary powinny być zmodyfikowane.

Aby stworzyć wejście c_concat:

1. Użyj węzła VAEEncodeArgMax, aby zakodować swój oryginalny obraz. Ten węzeł zapewnia, że uzyskuje się najbardziej prawdopodobną reprezentację latentną twojego obrazu.
2. Użyj węzła ICLightApplyMaskGrey, aby stworzyć zamaskowaną wersję twojego obrazu. Ten węzeł przyjmuje twój oryginalny obraz i maskę jako dane wejściowe, a jego wynikiem jest wersja obrazu, w której niezamaskowane obszary są wyszarzone.
3. Stwórz reprezentacje latentne swoich wskazówek edycji. Te wskazówki będą kierować modyfikacjami w wybranych regionach twojego obrazu.
4. Połącz reprezentacje latentne twojego oryginalnego obrazu, maski i wskazówek edycji w jedno wejście dla węzła "IC-Light Apply".

3.2. Parametry wyjściowe "IC-Light Apply":

Po przetworzeniu twoich danych wejściowych, węzeł "IC-Light Apply" wyjściem będzie jeden parametr:

• model: Jest to zmodyfikowany model Stable Diffusion z zastosowanymi modyfikacjami IC-Light.

Aby wygenerować swój ostateczny edytowany obraz, po prostu podłącz wyjściowy model do odpowiednich węzłów w swoim przepływie pracy ComfyUI, takich jak węzły KSampler i VAEDecode.

3.3. Wskazówki dla najlepszych wyników:

1. Używaj wysokiej jakości masek: Aby upewnić się, że twoje edycje są precyzyjne i skuteczne, upewnij się, że twoje maski dokładnie określają obszary, które chcesz zmodyfikować.
2. Eksperymentuj z różnymi wskazówkami edycji: Wskazówki edycji są tym, co kieruje modyfikacjami wybranych regionów twojego obrazu. Nie krępuj się próbować różnych wskazówek, aby osiągnąć pożądany efekt, i nie wahaj się dopracować swoich wskazówek na podstawie uzyskanych wyników.
3. Równoważ globalne i lokalne edycje: Chociaż IC-Light świetnie nadaje się do dokonywania lokalnych edycji, ważne jest, aby wziąć pod uwagę ogólną kompozycję i spójność twojego obrazu. Staraj się znaleźć równowagę między skoncentrowanymi edycjami a globalnymi dostosowaniami, aby zachować integralność swojego wygenerowanego dzieła sztuki.

Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź github