BrushNet

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BrushNet是一款插拔式双分支图像修复模型，可将遮罩图像特征嵌入任何预训练扩散模型中，提供更加连贯和增的图像修复效果。

服务：AI图像处理，图像修复，插拔式模型，ImageInpainting，DiffusionModels，ImageGeneration，AI图像处理，图像修复，插拔式模型。

BrushNet简介

什么是”BrushNet”？

BrushNet是一款全的插拔式双分支图像修复模型，旨在将像素级遮罩图像特征嵌入任何预训练扩散模型中，以确保连贯且增的图像修复效果。

“BrushNet”有哪些功能？

1. 将遮罩图像特征嵌入任何预训练扩散模型中，提供更加连贯和增的图像修复效果。
2. 通过分支分离，显著减少模型的学担，有助于以分层方式细致地整合关键的遮罩图像信息。
3. 提供BrushData和BrushBench，用于分割式修复模型的训练和性能评估。

产品特点：

1. 通过分支分离，显著减少模型的学担，有助于以分层方式细致地整合关键的遮罩图像信息。
2. 提供BrushData和BrushBench，用于分割式修复模型的训练和性能评估。
3. 在Blended Latent Diffusion (BLD)， Stable Diffusion Inpainting (SDI)， HD-Painter (HDP)， PowerPaint (PP)， and ControlNet-Inpainting (CNI)等多个指标上，BrushNet均表现出优异的性能。

应用场景：

1. 图像修复：用于修复受损的图像，恢复图像的完整性和美观度。
2. 图像编辑：可用于图像编辑软件中，提供更加连贯和增的图像修复效果。

“BrushNet”如何使用？

用户可以将BrushNet集成到各种图像编辑软件中，通过简单的操作即可实现对受损图像的修复，提供更加连贯和增的图像修复效果。

常见问题：

暂无。

BrushNet官网入口

https://tencentarc.github.io/BrushNet

OpenI小编发现BrushNet非常受用户欢迎，请访问BrushNet入口试用。