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【重绘一切】stable diffusion webui之Inpaint Anything
他们基于SAM模型，提出了一款名为“修补一切”（Inpaint Anything，简称IA）的模型。 本文主要讲述了stable diffusion webui中的扩展Inpaint Anything（https://github.com/Uminosachi/sd-webui-inpaint-anything 图片安装图片进入sd-webui的扩展页签，选择可用页签，点击【加载至：】，在加载的列表中，选择【Inpaint Anything】，然后点击该行右侧【安装】。然后重启sd-webui。 在【扩展的 git 仓库网址】中输入： https://github.com/Uminosachi/sd-webui-inpaint-anything.git ，点击【安装】按钮。 即可见到第一张图片的【Inpaint Anything】页签。
10.9K22编辑于 2023-09-11 - 来自专栏Java项目实战
AI绘画专栏stablediffusion 之Inpaint Anything 模特换装 手把手教你电商应用实战 (49)
Stability videoAI，更是将显存占到了极致，再加上4090的禁售，这对硬件玩家很不友好,那么可以考虑将你的AI绘画应用部署到腾讯云，结合GPU服务器达到线上使用的效果，使用COS对象存储你的图片 1.Inpaint Anything 是什么 为稳定的扩散 Web UI 绘制任何内容 Inpaint Anything扩展使用从Segment Anything的输出中选择的任何蒙版在浏览器UI上执行稳定的扩散修复。 Run Segment Anything 使用草图绘制来指向要上色的区域。您可以撤消和调整笔的大小。 将鼠标悬停在 SAM 图像或蒙版图像上，然后按全屏模式键，或按重置缩放键。SR 点击按钮。 整合包 链接：https://pan.quark.cn/s/45c10c1a25de 存放路径 E:\sd-webui-aki\sd-webui-aki-v4\extensions\sd-webui-inpaint-anything
4.4K313编辑于 2023-12-01 - 来自专栏机器之心
当「分割一切」遇上图像修补：无需精细标记，单击物体实现物体移除、内容填补、场景替换
基于 SAM，他们提出「修补一切」（Inpaint Anything，简称 IA）模型。 IA 的整体框架如下图所示： Inpaint Anything（IA）示意图。用户可以通过单击来选择图像中的任何物体。 项目所提出的 Inpaint Anything (IA) 是一种多功能的图像修补系统，融合了物体移除、内容填补、场景替换等功能（更多的功能正在路上敬请期待）。 最后，欢迎大家分享和推广 Inpaint Anything (IA) ，也很期待看见更多基于 IA 所拓展的新项目。 未来，研究者将进一步挖掘 Inpaint Anything (IA) 的潜力 以支持更多实用的新功能，如细粒度图像抠图、编辑等，并将其应用到更多现实应用中。
1.3K20编辑于 2023-04-21 - 来自专栏数据派THU
当「分割一切」遇上图像修补：无需精细标记，单击物体实现物体移除、内容填补、场景替换
基于 SAM，他们提出「修补一切」（Inpaint Anything，简称 IA）模型。 IA 的整体框架如下图所示： Inpaint Anything（IA）示意图。用户可以通过单击来选择图像中的任何物体。 项目所提出的 Inpaint Anything (IA) 是一种多功能的图像修补系统，融合了物体移除、内容填补、场景替换等功能（更多的功能正在路上敬请期待）。 最后，欢迎大家分享和推广 Inpaint Anything (IA) ，也很期待看见更多基于 IA 所拓展的新项目。 未来，研究者将进一步挖掘 Inpaint Anything (IA) 的潜力 以支持更多实用的新功能，如细粒度图像抠图、编辑等，并将其应用到更多现实应用中。
54820编辑于 2023-05-11 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递4.18
1.Inpaint Anything: Segment Anything Meets Image Inpainting 标题：Inpaint Anything：分割任何东西满足图像修复 作者：Tao Jin, Wenjun Zeng, Zhibo Chen 文章链接：https://arxiv.org/abs/2304.06790 项目代码：https://github.com/geekyutao/Inpaint-Anything 基于Segment-Anything Model (SAM)，我们对无掩码图像修复进行了首次尝试，并提出了一种新的“点击和填充”范式，命名为Inpaint Anything (IA)。 IA 支持三个主要功能：(i) Remove Anything：用户可以单击一个对象，IA 将删除它并用上下文平滑“孔”；(ii) Fill Anything：在移除某些对象后，用户可以向 IA 提供基于文本的提示 我们也非常愿意帮助大家分享和推广基于我们 Inpaint Anything (IA) 的新项目。我们的代码可在此 https URL 上获得。
44630编辑于 2023-05-16 - 来自专栏Java项目实战
AI绘画专栏之statble diffusion SDXL 1.0 Inpainting anything VS segment-anything 使用教程
1.是什么为稳定的扩散 Web UI 绘制任何内容Inpaint Anything扩展使用从Segment Anything的输出中选择的任何蒙版在浏览器UI上执行稳定的扩散修复。 链接：https://pan.quark.cn/s/45c10c1a25dehttps://gitcode.net/ranting8323/sd-webui-inpaint-anythinghttps: //github.com/facebookresearch/segment-anything存放路径E:\sd-webui-aki\sd-webui-aki-v4\extensions\sd-webui-inpaint-anything
3.1K60编辑于 2023-11-15 - 来自专栏微卡智享
学习|OpenCV图片修复函数inpaint
inpaint函数API void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius （基于Navier-Stokes的修复方法） 和INPAINT_TELEA（基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)）； 图像修复的实现思路 步骤 1. 通过inpaint的函数在源图上进行修复，并显示出来 代码实现 ? 新建一个opencv-inpaint的项目，创建main.cpp的文件，配置方法请参照《VS2017配置OpenCV通用属性》 #include <opencv2/opencv.hpp> #include (src, tmp, dst, 5, INPAINT_TELEA); imshow("result", dst); waitKey(0); return 0; } 运行效果 ?
2.9K20发布于 2019-11-07 - 来自专栏Java项目实战
AI绘画专栏之 SDXL 插件之segment-anything(40)
1.是什么https://segment-anything.com/分割任何物体模型，还记得语义分割和镜头风格词库，这个原理就是根据语义分割做的词库2.在哪下https://gitcode.net/ranting8323 将模型放在${sd-webui-segment-anything}/models/sam我有 11MB来自 CASIA-IVA-Lab 的 FastSAM。这是 SAM 的 YOLO 变体。 ControlNet inpaint not masked如果要使用 Multi-ControlNet，请选择使用修复的正确 ControlNet 索引。配置 ControlNet 面板。 Enableinpaint_global_harmoniouscontrol_v11p_sd15_inpaint [ebff9138]编写提示，配置 A1111 面板，然后单击 。 Copy to Inpaint Upload & ControlNet Inpainting配置 ControlNet 面板。单击 ，预处理器选择，模型选择。
3K20编辑于 2023-11-20 - 来自专栏个人博客
Segment Anything笔记 - plus studio
Segment Anything笔记 Segment Anything project是一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在他刚出来的那一天，知乎等平台就已经高呼CV已死。 代码开源GitHub 项目地址https://segment-anything.com/ 引言 作者在引言中讨论了NLP工作中prompt的巨大作用，并回顾了视觉领域多模态的重要工作CLIP和ALIGN 总而言之，Segment Anything项目是将图像分割提升到基础模型时代的一种尝试。这项工作的主要贡献是一个新的任务(提示分割)，模型(SAM)和数据集(SA-1B)，使这一飞跃成为可能。
68310编辑于 2024-02-28 - 来自专栏数据派THU
分割一切还不够，还要检测一切、生成一切，SAM二创开始了
这个三合一模型项目名叫 Grounded Segment Anything，三种类型的模型既可以分开使用，也可以组合使用。 项目链接： https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything 对于 Grounded Segment Anything 未来的用途，项目作者构想了几种可能 Demo 下载 segment-anything 和 ground- dino 的检查点： cd Grounded-Segment-Anything wget https://dl.fbaipublicfiles.com grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \ --sam_checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth \ --input_image assets/inpaint_demo.jpg --output_dir "outputs" \ --box_threshold 0.3 \ --text_threshold 0.25 \ --det_prompt "bench" \ --inpaint_prompt
1.1K21编辑于 2023-04-18 - 来自专栏云上修行
实战制作stable diffusion的修复模型inpaint model
目标本文详述如何通过已有的dreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0标准模型standard model，制作其修复模型inpaint model。 stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt"下载完成后，模型目录中如下所示：图片配置及生成dreamlike-photoreal-2.0-inpaint 选项卡中使用新的dreamlike-photoreal-2.0-inpainting模型这种工作方式实际上是一种简单地获取修复模型inpaint model的方式。 它可以将标准模型standard model的独特的数据复制到修复模型inpaint model。请注意，公式为 A + （B - C），您可以将其解释为等效于 （A - C） + B。 效果展示图片可以看到使用inpaint模型，能够让瓶子稳定的在餐布上。
3.3K142编辑于 2023-09-15 - 来自专栏Java项目实战
AI绘画专栏之statble diffusion controlnet 篇(八)
pip3 install segment_anything! /sd-webui-bmab.git2.怎么玩怎么玩在扩展中心 点击从网址安装 重启webui即可3.报错怎么办1.重绘 VS 高清放大2.左右 拉伸 填充修手Controlnet它与 Inpaint 的方法相同，但它的工作原理是从 BMAB 调用 ControlNet 并使用 Inpaint+lama。
88130编辑于 2023-11-09 - 来自专栏后端/图像融合/机器学习/爬虫
segment anything原来可以这么玩
前言 最近，大模型的热度确实是非常非常的高，从chatgpt到segment anything，这些东西整的我这刚入门的小白确实有点懵逼。最近实在是不知道干啥， 想想能不能用大模型整点花活。 segment anything是干啥的，不就是图像分割吗，那我是不是可以把这位舞者分割出来，然后换到其他背景里，说干就干。 首先第一步就是要配置下segment anything的环境，这里我们不使用segment anything官方提供的服务跑了，因为确实要跑好多张，所以我们自己配一下。 博主找了一下，好像是已经有人在segment anything的基础上进行分类了，但确实有点麻烦，博主本着能坐着就不能站着，能躺着就不坐着的心态思考了下，发现还真有个个省事。 share_source=copy_web segment anything 碰上小鸡舞 就到这了 溜了溜了 如有侵害您的权益请联系我们，侵权必删
42610编辑于 2024-06-19 - 来自专栏机器学习炼丹术
LLM入门4 | Segment Anything | MetaAI
LLM入门1 | 初见LLaMA | MetaAI LLM入门2 | 羊驼AIpaca | Stanford LLM入门3 | 基于cpu和hugging face的LLaMA部署 Segment Anything official github：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 论文：https://ai.facebook.com/research /publications/segment-anything/ 文章转自微信公众号：机器学习炼丹术（已授权） 必须赶紧学习一下，大模型已经烧到CV的家门口了。
97220编辑于 2023-09-02 - 来自专栏机器之心
7 Papers & Radios | MiniGPT-4看图聊天、还能草图建网站；视频版Stable Diffusion来了
Advanced Large Language Models OpenAssistant Conversations - Democratizing Large Language Model Alignment Inpaint Anything: Segment Anything Meets Image Inpainting Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Mask-adapted 论文 4：Inpaint Anything: Segment Anything Meets Image Inpainting 作者：Tao Yu、Runseng Feng 等 论文地址：http://arxiv.org /abs/2304.06790 摘要：来自中国科学技术大学和东方理工高等研究院的研究团队，基于 SAM（Segment Anything Model），提出「修补一切」（Inpaint Anything IA 拥有三个主要功能：(i) 移除一切（Remove Anything）：用户只需点击一下想要移除的物体，IA 将无痕地移除该物体，实现高效「魔法消除」；(ii) 填补一切（Fill Anything
52020编辑于 2023-05-01 - 来自专栏新智元
Meta「分割一切」超进化版来了！IDEA领衔国内顶尖团队打造：检测、分割、生成一切，狂揽2k星
Segment Anything+HumanEditing 在这个分支中，作者使用Segment Anything来编辑人的头发/面部。 安装Segment Anything： python -m pip install -e segment_anything 安装GroundingDINO： python -m pip install 使用Grounded-Segment-Anything来生成框和掩码。 grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \ --sam_checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth \ --input_image assets/inpaint_demo.jpg --output_dir "outputs" \ --box_threshold 0.3 \ --text_threshold 0.25 \ --det_prompt "bench" \ --inpaint_prompt
1K20编辑于 2023-05-09 LangGraph，Anything-LLM，OpenDevin，AutoGPT，LangChain，
LangGraph，Anything-LLM，OpenDevin，AutoGPT，LangChain， 这几个都是能把各种模型 都下载下来的一个工具？
30300编辑于 2025-07-16- 来自专栏微信公众号：小白课代表
一款小巧的去水印神器——Inpaint
一款专注于去水印的图像处理工具——Inpaint。 首先来看几组图片。 ? ? ? ? ? ? 可以说是很优秀了 ? 安装使用步骤： ❶首先—— •在公众号后台回复『045』或『Inpaint』获取下载链接。 ❷本次提供两个版本，一个是直接安装后即可使用。 ?
1.5K50发布于 2018-06-29 - 来自专栏绿巨人专栏
Visual Studio 2015 Test Explorer does not show anything
Problem After install Visual Studio 2015 community and NUnit Test Adapter, I cannot find test cases in the test explorer. Cause As test projects are stored on a network driver E, the test explorer need authorization to access these projects. Solution Run t
76940发布于 2018-05-16 - 来自专栏GiantPandaCV
Segment Anything模型部分结构和代码解析
/Grounded-Segment-Anything)，将Segment Anything扩展到医学图像领域 。 对 https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/tree/main/segment_anything/modeling SAM的模型实现进行全面解析， 原始图像被等比和 padding 的缩放到1024大小（对应https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/blob/main/segment_anything /segment-anything/blob/main/segment_anything/modeling/image_encoder.py#L208）后再进入多层的transformer encoder （https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/blob/main/segment_anything/build_sam.py#L73）。
2.6K20编辑于 2023-08-25
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