- Was ist der Zweck des Stable Diffusion Inpainting?
- Wie funktioniert Inpainting mit stabiler Diffusion?
- Wie verwende ich Inpainting mit stabiler Diffusion?
Was ist der Zweck des Stable Diffusion Inpainting?
Das Ziel des stabilen Diffusions-Inpaintings besteht darin, in den fehlenden Bereichen eines Bildes visuell plausible und kohärente Inhalte zu erzeugen und gleichzeitig die Gesamtstruktur und das Erscheinungsbild des Originalbildes beizubehalten. Dies wird durch die Nutzung des Konzepts der Bilddiffusion erreicht, bei dem es sich um den Prozess der Verbreitung von Informationen oder Farben von bekannten Bereichen in unbekannte Bereiche handelt.
Wie funktioniert stabiles Diffusions-Inpainting?
Der Inpainting-Prozess umfasst typischerweise zwei Hauptschritte: Ausbreitung und Diffusion. Die bekannten Regionen rund um das fehlende Gebiet werden im Ausbreitungsschritt analysiert, um die fehlenden Informationen abzuschätzen. Diese Schätzung kann auf verschiedenen Methoden basieren, beispielsweise Textursynthese, Patch-Matching oder Kantenausbreitung.
Sobald die fehlenden Informationen geschätzt sind, erfolgt der Diffusionsschritt. Bei der Diffusion geht es um die allmähliche Ausbreitung von Farb- und Texturinformationen von den bekannten Regionen in die unbekannten Regionen. Der Diffusionsprozess zielt darauf ab, einen fließenden Übergang zwischen den eingefärbten Bereichen und dem ursprünglichen Inhalt zu schaffen und sicherzustellen, dass das erzeugte Bild visuell konsistent bleibt.
Wie verwende ich Inpainting mit stabiler Diffusion?
Inpainting ist eine Funktion, mit der Sie vorhandene Bilder mit Textansagen mithilfe einer Maske bearbeiten können. Eine Maske ist ein Schwarzweißbild, das angibt, welche Teile des Bildes Sie mit dem KI-Modell neu generieren möchten. Mit Inpainting können Sie Fehler beheben, Objekte hinzufügen oder entfernen, Farben oder Stile ändern usw. Benutzer können es lokal installieren, indem sie dem offiziellen Link folgen, oder seine Funktionalitäten über die Web-Benutzeroberfläche nutzen.
Lassen Sie uns die praktische Umsetzung untersuchen, indem wir die angegebenen Schritte befolgen:
Schritt 1: Wählen Sie die Registerkarte „txt2img“.
Wähle aus ' txt2img Klicken Sie auf die Registerkarte „ und geben Sie den Eingabeaufforderungstext in das Textfeld ein. Benutzer können beliebige Wörter oder Ausdrücke verwenden, stellen Sie jedoch sicher, dass diese beschreibend und spezifisch genug sind, damit das KI-Modell sie versteht. Benutzer können auch Modifikatoren wie „:“, „+“, „-“, „(“, „)“ usw. verwenden, um die Eingabeaufforderung zu verfeinern. Erstellen Sie beispielsweise ein Bild von „ eine Katze mit Brille und Hut ' wie nachstehend:
Schritt 2: Wählen Sie den Modellprüfpunkt aus
Benutzer können den Modellprüfpunkt aus der Dropdown-Liste in der oberen linken Ecke auswählen. Der Modellprüfpunkt bestimmt den Stil und die Qualität der Bildgenerierung. Es stehen mehrere Kontrollpunkte zur Verfügung, wie zum Beispiel „ model.ckpt “, „ sd-v1-5-inpainting “, „ sd-v1-5-256 “, „ sd-v1-5-512 ', usw.:
Schritt 3: Passen Sie die Bildgröße an
Passen Sie die Bildgröße und andere Einstellungen nach Ihren Wünschen an. Die Größe des Bildes berechnet die Auflösung des Ausgabebildes. Zu den weiteren Einstellungen gehören Rauschunterdrückungsstärke, CFG-Skalierung, Stapelgröße usw., die sich auf die Geschwindigkeit und Qualität der Bilderzeugung auswirken:
Schritt 4: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Generieren“.
Klicken Sie auf „ Generieren ”-Taste zum Starten des Generierungsprozesses des Bildes. Abhängig von der Eingabeaufforderung des Benutzers, dem Modellprüfpunkt und den Einstellungen kann die Generierung des Bildes einige Minuten oder länger dauern:
Schritt 5: Klicken Sie auf die Schaltfläche „An Inpaint senden“.
Sobald das Bild erstellt wurde, können Benutzer es speichern oder mithilfe von Inpainting weiter ändern:
Schritt 6: Erstellen Sie eine Maske
Um Inpainting zu verwenden, wählen Sie „ img2img ”-Registerkarte und wählen Sie die Option „ Inpaint Unterregisterkarte. Verwenden Sie den Pinsel, um eine Maske auf dem Bild zu erstellen. In den schwarzen Bereichen soll das KI-Modell das Bild basierend auf Ihrer Textaufforderung wie folgt neu generieren:
Notiz : Benutzer können das Bild auch auf die Inpainting-Leinwand hochladen, indem sie auf „ Inpaint-Upload ”-Taste oder verwenden Sie das vorhandene Bild.
Schritt 7: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Generieren“.
Wählen Sie denselben Modellprüfpunkt und dieselben Einstellungen aus, die Sie zum Generieren des Originalbilds verwendet haben, wenden Sie diese an und klicken Sie auf „ Generieren ' Taste:
Die Ausgabe zeigt, dass die stabile Diffusions-Inpainting-Funktion angewendet wurde.
Vorteile und Verwendung der stabilen Diffusion
Das Inpainting mit stabiler Diffusion hat gegenüber anderen Inpainting-Methoden mehrere Vorteile, wie zum Beispiel:
- Es kann große Bereiche mit fehlenden Pixeln und komplexen Texturen verwalten.
- Dadurch können scharfe Kanten und feine Details im Bild erhalten bleiben.
- Dadurch können Artefakte wie Unschärfe, Klingeln oder Überglättung vermieden werden.
- Es kann mit numerischen Standardmethoden einfach implementiert und parallelisiert werden.
Stable Diffusion Inpainting kann für verschiedene Anwendungen eingesetzt werden, wie zum Beispiel:
- Bildwiederherstellung : Reparieren beschädigter oder beeinträchtigter Bilder, z. B. alter Fotos, Gemälde oder Dokumente.
- Bildbearbeitung : Entfernen unerwünschter Objekte oder Bereiche aus Bildern, z. B. Logos, Wasserzeichen oder Fehler.
- Bildvervollständigung : Füllen fehlender Bereiche in Bildern, z. B. Verdeckungen, Löcher oder Lücken.
Abschluss
Stable Diffusion Inpainting bietet eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Lösung zum Wiederherstellen fehlender oder beschädigter Bereiche in Bildern. Mithilfe des Konzepts der Bilddiffusion integrieren Benutzer bemalte Inhalte in das Originalbild und sorgen so für visuelle Kohärenz und minimieren Artefakte. Mit der intuitiven Benutzeroberfläche und den einstellbaren Parametern können Benutzer die Inpainting-Bereiche einfach markieren und den Inpainting-Prozess steuern. In diesem Artikel wurden die wichtigsten Schritte und Vorteile der Verwendung von Stable Diffusion Inpainting sowie einige seiner Anwendungen erläutert.