ControlNet作者新作爆火:P照片换背景不求人,AI打光完美融入
原标题:ControlNet作者新作爆火:P照片换背景不求人,AI打光完美融入
导读:
潮新闻客户端记者陈宇浩就在刚刚张学友通过环球音乐官方微博就自己的身体情况做出了说明全文如下大家好我是学友十分感谢大家对我健康的关心也感到非常抱歉要取消上海声明本文来自于微信公众...
潮新闻客户端 记者 陈宇浩 就在刚刚,张学友通过环球音乐官方微博,就自己的身体情况做出了说明。全文如下—— 大家好,我是学友。十分感谢大家对我健康的关心,也感到非常抱歉要取消上海....
声明:本文来自于微信公众号 量子位(ID:QbitAI),作者:衡宇,授权 转载发布。
作者新作,玩儿得人直呼过瘾,刚开源就揽星1.2k。
用于操纵图像照明效果的,全称lmposing Consistent Light。
玩法很简单:
上传任意一张图,系统会自动分离人物等主体,选择光源位置,填上提示词,就能毫无破绽的融入新环境了!
赶紧来个王家卫式的打光:
不喜欢?
没关系,换成窗外打进来的自然光,也就分分钟的事。
目前,IC-Light提供两类模型:文本条件重照明模型,还有背景条件模型。
两种模型都需要以前景图像作为输入。
鉴于之前Controlnet太好玩儿,这次IC-Light一出现就颇受关注,还有网友迅速做出了ComfyUI插件。
(疑惑,大家这么拼,都不睡觉的吗??)
不管是期待值还是用后体验,网友给得都很高:
Nice!迫不及待要上手玩了嘻嘻嘻嘻。
从远古MCN到贴吧再到现在小红书,各个时代,都不乏“谁能帮我换张背景”这种求助贴。
但热心网友的帮助,往往是这样子的:
就离谱。
不过说实在话,这种需求不仅存在于你我普通人之间,电商做商品海报,也常常有类似的需求。
有了IC-Light,好像一切都变得简单起来。
上传主体原图+选择光源位置+提示词,完事儿。
来看效果——
这样一张佛像原图,加上提示词“佛像、细致的脸部、科幻RGB发光、赛博朋克”,再选择“光从左侧打来”。
就能得到一张崭新的成品:
哪怕是日常场景也是适用的。
最后出的效果肉眼看还是比较自然:
根据网友分享的测评,动漫场景也适用……
如前所说,IC-Light现在提供两类模型,两种模型都需要以前景图像作为输入。
一类是文本条件重照明模型。
简单来说就是用户可以通过输入提示词来搞定生成。
比如输入“左侧光线”“月光”等,模型会通过这些提示词和初始潜变量,来生成符合要求和特征的图像。
另一类是背景条件模型。
这种就更简单了,不需要复杂的提示词,模型结合背景提示信息,对前景的物体进行不同风格的光照变化。
而其背后的技术原理,是通过潜在空间的一致性,确保模型输出在不同光源组合下具有一致性,从而可以稳定地合成各种光照效果。
具体如下——
在HDR空间中,所有照明的光线传输都彼此独立,不同光源的外观混合效果与多光源直接作用下的外观在数学上(也就是理想状态下)是一致的。
以上面这张图的灯光阶段为例,来自“外观混合”和“光源混合”的两个图像是一致的,(理想情况下,在HDR空间中数学上等效)。
因此,在训练重新照明模型时,研究人员在潜在空间中使用多层感知机(MLP)让不同光源的组合和传输具有一致性,并用来指导生成效果。
最终产生高度一致的重新光照效果。
由于模型使用了潜在扩散技术,因此可以在潜在空间内实现学习和重光照操作,从而在各种光照条件下产生高度一致的效果。
这些结果非常一致——尽管在训练时,模型没有直接使用法线图数据,但可以将不同的重新光照合并为法线贴图。
看下面这张图,从左到右依次是输入、模型输出、重新照明、分割的阴影图像和合并的法线贴图。
感兴趣的小伙伴可以前往下面地址试玩儿哟~
GitHub直通车:
https://top.aibase.com/tool/ic-light
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