免费交互式大模型在线图像去除水印.擦除.替换和增强照片项目代码（免费在线图像修复工具）

news2024/11/18 18:35:26

图像修复工具：基于SOTA人工智能模型的应用

原始图：

在这里插入图片描述
擦出不想要区域

在这里插入图片描述 结果展示并继续擦除

怎么样神奇把，水印也同样神奇的效果！！！

想要了解更多，请看下文！
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基于SOTA人工智能模型的应用

图像修复工具：基于SOTA人工智能模型的应用
一级目录
- 二级目录
- - 三级目录
- 一、概述
- 二、图像修复：揭示人工智能的威力
- - A. 理解图像修复
  - B. SOTA人工智能模型
- 三、功能和能力
- - A. 对象移除
  - B. 缺陷修正
  - C. 人物擦除
  - D. 用于替换的稳定扩散
- 四、工作原理
- - A. 神经网络架构
  - B. 上下文分析
  - C. 实时处理
- 五、用户体验
- - A. 用户友好界面
  - B. 自定义选项
- 六、应用和影响
- - A. 创意表达
  - B. 恢复项目
  - C. 伦理考量
- 七、未来发展
- 八、结论

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一、概述

近年来，计算机视觉和人工智能领域取得了显著的进展，推动了一系列能够解决复杂问题的最先进（SOTA）模型的发展。其中一项开创性的应用是图像修复工具，由先进的人工智能模型提供支持。这个工具彻底改变了我们编辑和增强照片的方式，提供了无与伦比的能力，可以无缝地删除照片中的不需要的对象、瑕疵，甚至是人物。此外，它引入了稳定的扩散方法，可以擦除、替换和增强照片中的任何元素，为用户提供了对其视觉内容前所未有的掌控能力。

二、图像修复：揭示人工智能的威力

A. 理解图像修复

图像修复是智能地填补图像中缺失或损坏区域的过程。传统的修复方法通常难以保持视觉一致性和真实感，特别是在复杂的情境中。由人工智能驱动的修复工具通过利用先进的深度学习模型彻底改变了这一过程。

B. SOTA人工智能模型

在各种计算机视觉任务中，由深度神经网络驱动的最先进人工智能模型已经设立了新的标杆。在图像修复的背景下，这些模型展示了在理解图像上下文、纹理和结构方面的卓越能力，使其能够生成逼真且令人愉悦的修复效果。

三、功能和能力

A. 对象移除

图像修复工具在从照片中移除不需要的对象方面表现出色。无论是一个引人注目的人物，一个不受欢迎的元素还是一个分散注意力的瑕疵，人工智能模型都会智能地分析周围的上下文，并无缝填补空白，不留任何痕迹。

B. 缺陷修正

照片中的瑕疵，如划痕、污渍或瑕疵，可能显著降低视觉吸引力。由人工智能驱动的工具能够识别和纠正这些缺陷，恢复图像到其原始或增强的状态。

import setuptools
from pathlib import Path

web_files = Path(/app/build/").glob("**/*")
web_files = [str(it).replace("r/", "") for it in web_files]

with open("README.md", "r", encoding="utf-8") as fh:
    long_description = fh.read()


def load_requirements():
    requirements_file_name = "requirements.txt"
    requires = []
    with open(requirements_file_name) as f:
        for line in f:
            if line:
                requires.append(line.strip())
    return requires


# https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/setuptools.html#including-data-files
setuptools.setup(
    name="lama-cleaner",
    version="1.2.5",
    author="PanicByte",
    author_email="cwq1913@gmail.com",
    description="Image inpainting tool powered by SOTA AI Model",
    long_description=long_description,
    long_description_content_type="text/markdown",
    url="https://github.com/Sanster/lama-cleaner",
    packages=setuptools.find_packages("./"),
    package_data={"lama_cleaner": web_files},
    install_requires=load_requirements(),
    python_requires=">=3.7",
    entry_points={"console_scripts": ["lama-cleaner=lama_cleaner:entry_point"]},
    classifiers=[
        "License :: OSI Approved :: Apache Software License",
        "Operating System :: OS Independent",
        "Programming Language :: Python :: 3",
        "Programming Language :: Python :: 3.7",
        "Programming Language :: Python :: 3.8",
        "Programming Language :: Python :: 3.9",
        "Programming Language :: Python :: 3.10",
        "Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence",
    ],
)