BrushNet – 腾讯推出的高质量图像照片修复模型

AI工具1个月前更新 niko
4 0 0

什么是BrushNet?

最新成果展示:由腾讯PCG部门的ARC实验室携手香港大学研究团队倾力打造的BrushNet,是一项突破性创新的图像修复技术。该技术基于扩散模型原理,采用独特的双分支架构,能够高效处理图片中的遮罩区域。BrushNet的每个分支各自承担着不同的角色:一分支负责解析遮罩区域的像素级特征,另一分支则专注图像内容的生成。这种设计策略不仅在细节上精准地将遮罩信息融合至修复过程中,而且在生成高标准修复质量的同时,完美保持了原始图像的连贯性。

BrushNet模型图示

与传统图像修复方法(Blended Latent Diffusion、Stable Diffusion Inpainting、HD-Painter、PowerPaint等)相比,BrushNet在风格、内容、颜色等各方面均展现出卓越的协调性。

BrushNet的官方资源

BrushNet的核心优势

  • 多样化图像修复:适用于多种场景和风格的图像修复。
  • 精细到像素:对遮罩区域逐像素精确修复,无缝融入原图。
  • 保留原图未遮罩区域:精准控制,避免对原图内容的不必要修改。
  • 兼容预训练模型:具有即插即用特性,可与多种预训练模型结合使用。
  • 高度灵活与控制性:参数调整以适应不同规模和细节的修复需求。
BrushNet功能比较

BrushNet的工作机制

创新的双分支架构是BrushNet的核心,以下是其工作流程的简要说明:

  1. 双分支架构:遮罩图像特征处理与图像内容生成分工明确。
  2. 特征提取:利用VAE技术对遮罩图像进行特征提取。
  3. 扩散模型利用:采用预训练的扩散模型来生成图像内容。
  4. 特征融合:逐步将遮罩特征融合入扩散模型,实现精细控制。
  5. 去噪生成:通过迭代的去噪步骤从噪声中恢复出图像内容。
  6. 模糊融合技术:采用模糊融合策略减少硬边缘,保留未遮罩区域的细节。
  7. 图像输出:最终产出自然衔接、高品质的修复图像。
BrushNet工作方法
© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...