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HandRefiner-生成人类手部的图像

解决AI图像生成中手部畸形的问题 目前的图像生成模型

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HandRefiner简介

HandRefiner是一个创新性的项目,它针对人工智能图像生成技术中存在的手部形态畸形问题而设计。众所周知,尽管现有的图像生成模型在创建一般图像方面已达到了高水平,但在模拟复杂的人类手部图像时仍表现不佳,这通常会导致手部形态错误,如手指数量错误或手形异常。

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相关资源链接:

– 项目地址: https://github.com/wenquanlu/HandRefiner/
– 论文地址: https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-pruned
– 模型下载地址: https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-pruned

HandRefiner通过一个特殊设计的条件修补方法改进已生成的手部图像,而不会干扰到图片的其他部分。这一技术可以精准识别手部形状的不正常部分,并应用正确的手形和手势信息对其进行纠正。

工作原理分解:

1. 手部识别与重建:
– 识别问题:首先,HandRefiner会找出ai生成的图像中不规则的手部。
– 重建手部:使用手部重构模型,HandRefiner重绘出一个形态正确的手,包括合理的手形和手势,这一步主要依赖于正常手部形态的训练数据。

2. 条件修补:
– 修补过程:使用条件修补方法,HandRefiner产生包含手部形态和位置信息的深度图。
– 集成与修正:随后,深度图指导ControlNet在扩散模型中完成集成,从而将修正后的手部重新融合到原图中,替换错误形态的手部同时保持图片其他部分以及整体风格的完整性。

HandRefiner因此成为图像生成领域的重要补充,提供了一种改善生成图像中特定细节的方法,同时也为未来可能出现的其它类似问题提供了解决框架。

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