强大的图形细节的修复和增强工具–DemoFusion

DemoFusion 是一个开源的 AI 图像增强工具,可以将低分辨率图像提升至高分辨率。它使用了最新的 BSR Gan 技术,能够生成高质量的图像,并修复和增强图像的细节。

下面这个是官方文档:DemoFusion (ruoyidu.github.io)

以下是本地部署教程:

DemoFusion 的使用方法非常简单,只需几行代码即可完成。首先,需要安装 DemoFusion 的依赖库,包括 PyTorch、torchvision 和 Pillow。然后,下载 DemoFusion 的代码并解压。不过对于本地的显卡要求比较高,至少为RTX3060。

要使用 DemoFusion 增强图像,只需运行以下代码:

Python

import torch
from demofusion import DemoFusion

# 加载原始图像
image = torch.from_numpy(np.array(Image.open("input.jpg")))

# 创建 DemoFusion 对象
demofusion = DemoFusion(image.shape[2])

# 增强图像
output = demofusion(image)

# 保存增强后的图像
torchvision.utils.save_image(output, "output.jpg")

这段代码将原始图像保存为 input.jpg,然后使用 DemoFusion 增强图像,并将增强后的图像保存为 output.jpg

DemoFusion 还支持一些参数,可以用于调整图像增强的效果。这些参数包括:

  • upscale_factor:图像放大倍数,默认为 4。
  • noise_level:图像噪声水平,默认为 0.01。
  • iterations:图像增强的迭代次数,默认为 100。

要使用这些参数,只需在创建 DemoFusion 对象时指定即可。例如,要将图像放大 16 倍,并降低图像噪声水平,可以使用以下代码:

Python

demofusion = DemoFusion(image.shape[2], upscale_factor=16, noise_level=0.001)

如果本地部署尚有难度,可以在线使用Demo:https://replicate.com/lucataco/demofusion

类似于SD等图像生成工具,参数设置上同样包括了,提示词、长宽、步数、强度、种子、放大、迭代、噪声等,输入提示词和设置好相应参数以后点击run直接执行,等待一段时间后查看生成效果即可。

DemoFusion 可以用于各种图像增强任务,包括:

  • 提高图像分辨率
  • 修复图像模糊
  • 增强图像细节
  • 去除图像噪声

DemoFusion 是一个强大的 AI 图像增强工具,可以帮助用户轻松生成高质量的图像。感兴趣的同学在官方网站上试试看吧

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