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IC-Light

AI驱动的图像光照重塑技术

IC-Light项目通过人工智能技术实现图像光照的精确控制和重塑。该项目提供基于文本提示的重光照模型和基于背景的条件模型,可根据需求调整前景图像的光照效果。这一技术不仅能创造出独特的视觉效果,还能保持高度的光照一致性,为图像编辑和视觉内容创作提供新的可能性。

IC-Light

IC-Light是一个操控图像照明的项目。

"IC-Light"代表"施加一致光照"(我们将在本页末尾简要描述)。

目前,我们发布了两种类型的模型:文本条件重光照模型和背景条件模型。这两种类型都以前景图像作为输入。

开始使用

以下脚本将运行文本条件重光照模型:

git clone https://github.com/lllyasviel/IC-Light.git
cd IC-Light
conda create -n iclight python=3.10
conda activate iclight
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install -r requirements.txt
python gradio_demo.py

或者,要使用背景条件演示:

python gradio_demo_bg.py

模型下载是自动进行的。

请注意,"gradio_demo.py"在huggingFace Space这里有一个官方页面。

截图

文本条件模型

(注意,"光照偏好"只是初始潜在空间 - 例如,如果光照偏好是"左",那么初始潜在空间就是左白右黑。)


提示:美丽的女人,细节丰富的面孔,温暖的氛围,在家里,卧室

光照偏好:左

[图片]


提示:美丽的女人,细节丰富的面孔,窗户透进的阳光

光照偏好:左

[图片]


美丽的女人,细节丰富的面孔,霓虹灯,王家卫风格,温暖

光照偏好:左

[图片]


提示:美丽的女人,细节丰富的面孔,阳光,户外,温暖的氛围

光照偏好:右

[图片]


提示:美丽的女人,细节丰富的面孔,阳光,户外,温暖的氛围

光照偏好:左

[图片]


提示:美丽的女人,细节丰富的面孔,窗户透进的阳光

光照偏好:右

[图片]


提示:美丽的女人,细节丰富的面孔,窗户投下的阴影

光照偏好:左

[图片]


提示:美丽的女人,细节丰富的面孔,海上日落

光照偏好:右

[图片]


提示:帅气的男孩,细节丰富的面孔,霓虹灯光,城市

光照偏好:左

[图片]


提示:美丽的女人,细节丰富的面孔,光影

光照偏好:左

[图片]

(美丽的女人,细节丰富的面孔,柔和的摄影棚灯光)

[图片]


提示:佛陀,细节丰富的面孔,科幻RGB发光,赛博朋克

光照偏好:左

[图片]


提示:佛陀,细节丰富的面孔,自然光照

光照偏好:左

[图片]


提示:玩具,细节丰富的面孔,窗户投下的阴影

光照偏好:底部

[图片]


提示:玩具,细节丰富的面孔,海上日落

光照偏好:右

[图片]


提示:狗,魔法光照,科幻RGB发光,摄影棚灯光

光照偏好:底部

[图片]


提示:神秘的人,温暖的氛围,温暖的氛围,在家里,卧室

光照偏好:右

[图片]


背景条件模型

背景条件模型不需要仔细的提示。只需使用简单的提示,如"帅气的男人,电影级光照"即可。


[图片]

[图片]

[图片]

[图片]


更加结构化的可视化: r1

施加一致性光照

在HDR空间中,光照具有一个特性,即所有的光传输都是独立的。

因此,不同光源外观的混合等同于混合光源下的外观:

cons

以上面的光照舞台为例,"外观混合"和"光源混合"产生的两幅图像是一致的(在理想情况下,在HDR空间中在数学上是等价的)。

我们在训练重光照模型时施加了这种一致性(在潜空间中使用MLP)。

因此,该模型能够产生高度一致的重光照效果——一致性如此之高,以至于不同的重光照结果甚至可以合并为法线贴图!尽管这些模型是潜在扩散模型。

r2

从左到右分别是输入、模型重光照输出、分离的阴影图像和合并的法线贴图。请注意,该模型并没有使用任何法线贴图数据进行训练。这种法线估计来自重光照的一致性。

你可以使用这个按钮复现这个实验(它的速度是原来的1/4,因为它对图像进行了4次重光照)

image

image

以下是更大的图像(随意尝试自己获取更多结果!)

image

image

作为参考,geowizard(geowizard是一个非常出色的作品!):

image

以及,switchlight(switchlight是另一个出色的作品!):

image

模型说明

  • iclight_sd15_fc.safetensors - 默认的重光照模型,以文本和前景为条件。你可以使用初始潜在空间来影响重光照效果。

  • iclight_sd15_fcon.safetensors - 与"iclight_sd15_fc.safetensors"相同,但使用偏移噪声进行训练。请注意,默认的"iclight_sd15_fc.safetensors"在用户研究中略微优于此模型。这也是为什么默认模型是不带偏移噪声的模型的原因。

  • iclight_sd15_fbc.safetensors - 以文本、前景和背景为条件的重光照模型。

另外,请注意原始的BRIA RMBG 1.4仅供非商业使用。如果你在商业项目中使用IC-Light,请将其替换为其他背景替换器,如BiRefNet

引用

@Misc{iclight,
  author = {Lvmin Zhang and Anyi Rao and Maneesh Agrawala},
  title  = {IC-Light GitHub Page},
  year   = {2024},
}

相关工作

另请阅读...

Total Relighting: Learning to Relight Portraits for Background Replacement

Relightful Harmonization: Lighting-aware Portrait Background Replacement

SwitchLight: Co-design of Physics-driven Architecture and Pre-training Framework for Human Portrait Relighting

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