强大的图形细节的修复和增强工具–DemoFusion
DemoFusion是一款基于BSR Gan技术的开源AI图像增强工具,可将低分辨率图像提升至高清画质。该工具支持本地部署(需RTX3060及以上显卡)和在线使用,提供4-16倍放大倍数、噪声调节等参数设置。通过简单的Python代码即可实现图像修复、细节增强等功能,适用于分辨率提升、模糊修复等多种场景。用户也可在Replicate平台在线体验,通过调整提示词、步数等参数获得理想效果。DemoFu
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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