inpaint

开源图像修复与对象移除库

Inpaint 图像修复对象移除 C++库 OpenCV Github 开源项目

Inpaint是一个开源C++库,实现图像修复和完成功能。它侧重于大面积图像重建和对象移除,能够恢复或修复图像区域,使修改后的图像看起来自然。该库针对大区域重建进行了优化,可有效去除图像中不需要的元素。Inpaint支持多平台构建,并提供交互式工具用于图像编辑和修复。

stable-diffusion-2-inpainting - 基于扩散模型的高分辨率图像生成和修复工具

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉

stable-diffusion-2-inpainting是一个基于扩散模型的图像生成和修复工具。该模型能根据文本提示生成高质量图像，并支持高分辨率图像修复。它采用LAMA的掩码生成策略，结合掩码图像的VAE潜在表示作为额外条件。该模型在英语提示下效果最佳，适用于艺术创作、设计和研究等领域。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本，对复杂任务表现欠佳。使用时应注意避免生成有害或带有偏见的内容。

Cleanup.pictures - AI驱动的在线图像清理工具轻松移除照片中的任何元素

AI工具AI绘图inpainting图像修复对象移除照片编辑

Cleanup.pictures是一款基于AI技术的在线图像编辑工具，能够快速移除照片中的物体、人物、文字和瑕疵。操作简单直观，几次点击即可实现专业级图像修复效果。该工具广泛适用于摄影、创意、房地产和电商等领域。提供免费版和专业版，支持处理不同分辨率的图像。

InstructIR - 基于人类指令的高质量图像修复新方法

GithubInstructIR图像修复图像去噪图像去雨图像增强开源项目

InstructIR项目利用人类书写的自然语言指令，引导神经模型进行全能型图像修复。该模型在图像去噪、去雨、去模糊、去雾和提升低光图像等多个任务上实现了最新成果，并在多个基准测试中比现有方法提升了+1dB，树立了文本引导图像修复与增强的新标准。

PixelFixer - 智能图像修复与对象移除应用

AI图像处理AI工具PixelFixer图像修复应用程序照片编辑

PixelFixer是一款智能图像编辑应用，专注于照片修复和对象移除。该应用运用先进技术，可一键优化照片，修正缺陷，智能去水印，清除不需要的元素，并自动补充缺失部分。操作简单，用户可通过PixelFixer轻松完善照片，获得专业级效果。目前，PixelFixer已在App Store发布，即将登陆Google Play商店，为用户提供跨平台的智能图像编辑服务。

imgkits.com - 提供便捷的在线图像处理工具，支持多种功能

AI图像处理AI工具Imgkits水印去除照片修复背景去除

Imgkits.com提供便捷的在线图像处理工具，包括照片修复、水印移除、背景更换等功能。用户无需设计经验即可使用，支持去除不需要的对象、上色黑白照片，并将照片转换为卡通或素描等效果，为社交媒体图片编辑和高质量照片修复提供便利。所有上传数据都会每日自动删除，保障用户隐私安全。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta - FLUX.1-dev提供高分辨率的图像修复与细节优化

FLUX.1-devGithubHuggingfaceInpainting分辨率支持图像生成开源项目模型模型优化

FLUX.1-dev ControlNet模型显著提升图像修复与生成效果，支持1024x1024分辨率，增强细节与提示控制。兼容FLUX.1 Turbo Alpha，优化创建流程，适用ComfyUI工作流，通过灵活调节参数实现多样化生成效果，适合追求更高细节控制的用户。

DesignEdit - 基于多层潜在表示的统一精准图像编辑框架

DesignEditGithubStable Diffusion人工智能图像编辑多层潜在分解开源项目

DesignEdit是一个创新图像编辑项目，采用多层潜在表示技术实现统一精准的编辑功能。支持对象移除、缩放、平移、移动、调整大小和翻转等操作，还可进行跨图像合成和排版重设。基于Stable Diffusion XL 1.0实现，无需额外训练即可使用。项目提供Gradio交互界面，简化了复杂的图像编辑过程。这个开源项目展示了AI在图像编辑领域的应用前景。

ReNoise-Inversion - 迭代重噪图像反演方法提升重建精度和编辑效果

AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声

ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法，利用迭代重噪机制提高重建精度，同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型，包括最新的加速扩散模型。实验表明，ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异，同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha - 阿里妈妈创意团队开发的FLUX图像修复控制模型

AI绘图ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingfaceStable Diffusion图像修复开源项目模型

阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的图像修复控制模型，采用ControlNet技术实现精准的图像修复和编辑。模型在1200万张数据集上训练，适配768x768分辨率，支持ComfyUI和Diffusers框架调用。经实测对比SDXL-Inpainting模型，在图像修复质量上展现出明显优势。目前发布alpha版本，持续改进中。

kandinsky-2-2-decoder-inpaint - Kandinsky 2.2的文本引导图像修复及生成新方法

CLIP模型GithubHuggingfaceKandinsky 2.2图像合成开源项目扩散模型文本到图像模型

Kandinsky 2.2结合Dall-E 2和潜在扩散技术，融入CLIP模型进行文本与图像编码，并实现跨CLIP模态空间的图像扩散映射，提升视觉表现力。支持文本引导的图像修复，并整合于diffusers库。用户可通过修改掩码格式进行编辑。本版本在解析性能上进行了优化，在COCO_30k数据集的零样本测试中表现出色，FID指标显示显著提升。

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