BrushNet

BrushNet是一款由腾讯PCG部门的ARC实验室与香港大学的研究团队共同开发的图像修复（Inpainting）模型。它基于先进的扩散模型，采用了独特的双分支架构，能够高效处理图像中的遮罩区域。这一模型的设计旨在在保持原有图像内容连贯性的同时，生成高质量的修复效果。

BrushNet是什么

BrushNet是一个即插即用的图像修复工具，凭借其创新的双分支结构，能够有效地处理图像中的遮罩部分。模型的一个分支专注于提取遮罩区域的像素特征，而另一个分支负责生成完整的图像。这种分解方法使得BrushNet能够在修复过程中以分层的方式精细融合遮罩信息，从而确保修复后的图像在风格和内容上保持一致性。

与以往的图像修复技术（如Blended Latent Diffusion、Stable Diffusion Inpainting、HD-Painter、PowerPaint等）相比，BrushNet在风格、内容、颜色及提示对齐等方面展现了更强的连贯性和效果。

BrushNet的官网入口

• 官方项目主页：https://tencentarc.github.io/BrushNet/
• GitHub代码库：https://github.com/TencentARC/BrushNet
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2403.06976

主要功能

• 多样化图像修复：BrushNet能够修复多种场景的图像，包括人类、动物、室内和户外环境，也支持多种风格的图像，如自然风光、铅笔画、动漫及水彩画等。
• 精准像素修复：该模型能够精确识别和处理遮罩区域，对每一个像素进行细致的修复，确保修复区域与原图在视觉上无缝对接。
• 保留未遮罩区域：通过分层控制和特定的模糊融合策略，BrushNet在修复过程中有效保留未遮罩的区域，避免对原始内容造成不必要的干扰。
• 兼容性强：BrushNet是一款即插即用的模型，可以与多种预训练的扩散模型（如DreamShaper、epiCRealism、MeinaMix等）结合，利用这些模型的强大生成能力来完成修复任务。
• 灵活控制：用户可以通过调整参数来控制修复的范围和细节，包括修复区域的大小及修复内容的详细程度。

应用场景

BrushNet的应用场景广泛，适用于专业摄影师、设计师、艺术家等需要图像修复工作的用户。同时，它也适用于社交媒体内容创作者，希望提升图像质量或修复损坏图像的用户。无论是修复老旧照片、创作艺术作品，还是提升产品图像的视觉效果，BrushNet都能提供高质量的修复解决方案。

常见问题

BrushNet的使用难度如何？
BrushNet设计为即插即用，用户界面友好，易于上手，适合各类用户。

是否支持批量处理图像？
是的，BrushNet支持批量处理功能，用户可以一次性修复多个图像，提高工作效率。

修复后的图像质量如何？
BrushNet生成的修复图像质量高，能在风格和内容上与原始图像保持一致。

是否可以自定义修复参数？
用户可以根据需要调整修复的规模和细节，以满足具体的修复要求。