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西安网站托管专科网站开发就业方向

news 2025/10/27 0:16:50

西安网站托管,专科网站开发就业方向,制作微信公众号的网站开发,销售网站建设AI绘画界新技术RF Inversion图像编辑和风格迁移#xff01;能跟ipadapter争高低吗#xff1f; 在人工智能绘画领域#xff0c;技术的创新永不止步。closerAI ComfyUI最近推出了一项名为RF Inversion的新技术#xff0c;它能够进行图像编辑和风格迁移#xff0c;为艺术家和…AI绘画界新技术RF Inversion图像编辑和风格迁移能跟ipadapter争高低吗在人工智能绘画领域技术的创新永不止步。closerAI ComfyUI最近推出了一项名为RF Inversion的新技术它能够进行图像编辑和风格迁移为艺术家和设计师提供更多创作的可能性。这项技术的出现不禁让人好奇它能否与目前市场上的热门工具ipadapter一较高下呢 RF Inversion技术是一种创新的图像处理方法它能够将一张图片的风格应用到另一张图片上同时保持原始图像的内容不变。这种技术不仅能够帮助艺术家们快速实现他们的创意还能够为设计师提供更多的设计灵感和可能性。 ipadapter是目前市场上非常受欢迎的一款图像编辑和风格迁移工具它以其强大的功能和易用性受到了许多用户的好评。然而RF Inversion技术的出现无疑为这个市场带来了新的竞争。虽然ipadapter在功能和用户体验方面有着出色的表现但RF Inversion技术在某些方面可能更胜一筹。 RF Inversion是一种非常高效的图像编辑技术它的最大特点是“零样本反演和编辑”。这意味着你不需要大量的训练数据就能直接对图像进行各种编辑比如风格迁移。听起来是不是很神奇 RF Inversion是怎么工作的简单来说RF Inversion基于一种叫做随机微分方程SDE的技术。你可以把它想象成一个数学公式这个公式能帮你把图像中的某些部分去掉或者替换掉同时还能保持图像的整体风格不变。这就是为什么它叫“风格迁移”——你可以把一张照片的风格转移到另一张照片上。为什么RF Inversion这么牛无需训练你不需要花费大量时间和精力去训练模型直接就能用。高效灵活它的处理速度很快而且非常灵活能应对各种复杂的编辑需求。风格迁移最酷的一点是它能完美地保留图像的风格同时加入新的元素。 comfyUI中的实现打开comfyUI拖入示例中的工作流。示例工作流主要由三个部分组成第一部分主要就是图片相关模型加载和参数设置第二部分作用是用来逆向生成噪声图的参数默认。第三部分去噪声生图了。逻辑简单但工作流复杂。大家直接修改提示词即可下面咱们来演示效果以下是节点官方的参数说明内容大家可参考节点参数 Outverse Flux Model Pred节点确保在“Outverse Flux Model Pred”节点上将“reverse_ode”设置为 True。流量反向 ODE 采样器 • latent_image — 用于引导采样的图像 • start_step — 采样器开始朝向“latent_image”中图像引导采样的步骤 • end_step — 引导采样的最后一步不包括该步骤 • eta — 引导的强度。论文中不建议低于 0.7 • eta_trend — eta 在 start_step 和 end_step 之间的变化趋势增加/减少/保持不变流量正向 ODE 采样器 • gamma — 保持为 0.5 对于Guidance参数的建议 • 对于正常采样建议使用约 3.5 的引导值。 • 对于去采样使用 0。常见问题 • 图像重叠 — 尝试更改您的开始步骤和/或 Eta。开始步骤设置得太晚将无法正确影响图像生成。 • 模糊结果 — 尝试在采样器上将去噪值降低到约 0.9而不是去采样器或者增加去采样步骤应当得到解决。 • 不遵循编辑 — 尝试减少步骤更改开始/结束步骤或降低 eta。节点参数 Outverse Flux Model Pred节点确保在“Outverse Flux Model Pred”节点上将“reverse_ode”设置为 True。有时用户在升级此仓库时工作流无法正确加载。流量反向 ODE 采样器 • latent_image — 用于引导采样的图像 • start_step — 采样器开始朝向“latent_image”中图像引导采样的步骤 • end_step — 引导采样的最后一步不包括该步骤 • eta — 引导的强度。论文中不建议低于 0.7 • eta_trend — eta 在 start_step 和 end_step 之间的变化趋势增加/减少/保持不变流量正向 ODE 采样器 • gamma — 保持为 0.5 对于Guidance参数的建议 • 对于正常采样建议使用约 3.5 的引导值。 • 对于去采样使用 0。常见问题 • 图像重叠 — 尝试更改您的开始步骤和/或 Eta。开始步骤设置得太晚将无法正确影响图像生成。 • 模糊结果 — 尝试在采样器上将去噪值降低到约 0.9而不是去采样器或者增加去采样步骤应当得到解决。 • 不遵循编辑 — 尝试减少步骤更改开始/结束步骤或降低 eta。具体效果吧。是有一定的效果在编辑方面能根据提示词进行生图但会重绘全图能用但控制力不强。大家可以继续观望这个技术相信让它飞一会会迭代更好易用效果更好。以上是RF Inversion以及在comfyUI中的节点介绍大家可以根据工作流思路进行尝试搭建。感兴趣的小伙伴赠送全套AIGC学习资料包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具具体看这里。 AIGC技术的未来发展前景广阔随着人工智能技术的不断发展AIGC技术也将不断提高。未来AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合在更多的领域得到广泛应用对程序员来说影响至关重要。未来AIGC技术将继续得到提高同时也将与人工智能技术紧密结合在更多的领域得到广泛应用。一、AIGC所有方向的学习路线 AIGC所有方向的技术点做的整理形成各个领域的知识点汇总它的用处就在于你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。二、AIGC必备工具工具都帮大家整理好了安装就可直接上手三、最新AIGC学习笔记当我学到一定基础有自己的理解能力的时候会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解这些理解是比较独到可以学到不一样的思路。四、AIGC视频教程合集观看全面零基础学习视频看视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。五、实战案例纸上得来终觉浅要学会跟着视频一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。
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