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Stabledelight
Stabledelight
目标受众包括图像处理专家、计算机视觉研究人员以及任何需要去除图像中镜面反射的个人或企业。StableDelight能够帮助他们提高图像分析的准确性，增强视觉效果，并在各种应用场景中提供更清晰的图像数据。
AI图像增强AI图像编辑#图像处理#计算机视觉#纹理分析#镜面反射去除普通产品开源
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简介
StableDelight是一个先进的模型，专注于从纹理表面去除镜面反射。它基于StableNormal的成功，后者专注于提高单目法线估计的稳定性。StableDelight通过应用这一概念来解决去除反射的挑战性任务。训练数据包括Hypersim、Lumos以及来自TSHRNet的各种镜面高光去除数据集。此外，我们在扩散训练过程中整合了多尺度SSIM损失和随机条件尺度技术，以提高一步扩散预测的清晰度。
截图
产品特色
去除镜面反射：从纹理表面去除镜面反射，揭示隐藏的纹理细节。
多尺度SSIM损失：在扩散训练过程中使用，提高预测的清晰度。
随机条件尺度技术：增强模型在不同条件下的适应性和预测精度。
基于StableNormal：继承了StableNormal在单目法线估计中的稳定性优势。
支持Torch Hub Loader：方便地加载和应用模型。
提供Gradio界面：为用户提供更好的交互体验。
使用教程
1. 打开终端或命令提示符。
2. 使用以下命令安装StableDelight：`pip install stable-delight`。
3. 导入所需的库：`import torch, from PIL import Image`。
4. 加载图像：`input_image = Image.open("path/to/your/image.jpg")`。
5. 创建预测器实例：`predictor = torch.hub.load("Stable-X/StableDelight", "StableDelight_turbo", trust_repo=True)`。
6. 将模型应用于图像：`delight_image = predictor(input_image)`。
7. 保存或显示结果：`delight_image.save("output/delight.png")`。
8. （可选）使用Gradio界面：运行`python app.py`启动Gradio界面。
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