Layer Paint：Layer Diffusion 下一代AI绘图控制技术。今天我想向大家介绍一下这两天刚刚发布的一个叫做Layer Diffusion 的东西。它的特点是使用自己的透明层生成图像。基于这项技术，许多以前不可能的操作都成为可能，使其成为一项非常实用的技术。这也是controlnet的创造者民申开发的一项新技术。 Master 已将该插件移植到comfyui，以便您可以在自己的工作流程中使用它。让我们快速浏览一下可以实现的一些主要功能。 ·第一个是生成前景照片。您可以指定一个主题，并根据提示文字或其他控制措施分割成没有背景的照片。 ·此外，分层扩散解码可用于分离alpha 并生成带有灰色图像的透明土壤掩模，并一次检索。可以基于获得的透明图像或其内置的alpha图作为输入进行分层估计，这在实际应用中非常有用。
如果您以前使用过图像融合，您会遇到经常将其他元素添加到图像中的问题，并且轮廓很容易扭曲。然而，在层内执行推导可以很好地保留前景状态。
当然，肯定有一些小瑕疵，比如狗多了一条尾巴，但总体轮廓还是很清晰的。同样，可以将图像作为背景，直接捕获并生成前景图像，无论是人还是物体，从而产生更具逻辑性的图像。在整体的基础上，还可以将融合后的图像分离出来，得到与场景相匹配的模型，或者去掉狗，得到与照片特征相匹配的背景，方便以后重复使用。请看一下。
它的实际工作原理还有很多问题，但是当我使用它们首先执行前景推理然后进行背景融合时，这样的过程实际上效果很好。但实际上，我们看到该模型仍然基于文森特图。结果会怎样呢？稍后显示的图像的细节会发生变化，并且不会超过前一个图像的100%。在实践中，与理论存在一些差异。裙子也有很多多余的部分有时会露出一半的手，但大多数时候会很稳定，但我希望它很稳定。另外，不知道以后会不会更新。这是移除渲染图像的前景的操作。你会发现它非常自然，接近可用的效果。还可以支持其他控件，例如iPadapter 和面部整形。
不过，这时候我想，既然图层控制得这么好，那是不是可以用自己创建的透明图像材质来进行推理和融合呢？事实上，当前版本的问题在于，即使你使用现成的图像并裁剪图像，背景也会很干净。细节也剪裁得非常好。
然而，生成的图像的构图将非常接近原始图像。如果您使用自己的透明度模式并使用完全相同的参数进行推理，您会看到背景非常暗，非常接近透明黑色。原画上有斑点。这表明将输入图像原样用作背景推导的前景图像存在问题，并且如果不进行特殊处理就不可能将其转换为可用的前景图像。这个时候我该怎么办呢？可以看到，标准输出有三种，一种是完整图像，完整图像是透明图像，还有一种标准输出，是带有灰色背景的灰色背景图像。
此时，您可以看到我们为裁剪后的透明图像创建了一个新的灰色背景图层，并将两个图层组合起来以达到原始的输出效果。获取灰点图像并使用灰点图像作为输入执行背景推导。这本质上与原图像的构图无关，而且人物也保存得很好。此方法允许您使用自己的图像独立导出背景，并且可以使用。当然，我把这个问题发给了易用的作者，但我不知道他最近是否会集成后台合成功能，或者他是否会提出另一个解决方案。
当然，这种方法并不完美。如果您使用相对灰色的照片，那么当与灰色背景结合时，灰色很可能会变得半透明。主体的效果也可以被减去。此外，使用该工具生成透明材质的另一个优点是，它可以与新的3D 导出工具结合生成相对干净的3D 材质。请保存到下一期。这就是这个问题的全部内容。塞伯坦，AI电商服务，商业应用定制，电商服务。
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