PromptFixは、人間の指示に従って劣化した画像を処理し、不要な要素を削除することを目的としたオープンソースプロジェクトです。ディフュージョンモデルをベースにしたPromptFixは、カラーリング、オブジェクトの削除、デハイジング、デブラーリング、ウォーターマークの削除、雪の削除、低光環境の改善など、幅広い画像処理タスクをサポートしています。NeurIPS 2024の会議で開発され、GitHubでソースコード、事前学習済みの重み、学習と推論のコード、および学習に使用されたカリキュレーションされたデータセットが公開されています。データセットには100万以上のサンプルが含まれ、各サンプルにはペアになった画像とテキスト指示が含まれており、さまざまな低レベルの画像処理タスクをカバーしています。PromptFixは、20ステップのノイズ除去プロセスを使用して画像の欠陥を修正し、元の構造を保持し、異なるアスペクト比に効果的に一般化します。このプロジェクトは、様々なオープンソースプロジェクトの貢献によって実現され、主に画像処理と人工知能に興味を持つ研究者や大学生を対象としています。
機能特徴
- 画像のカラーリング
- 不要なオブジェクトの削除
- デハイジングによる霧除去
- デブラーリングによるブレ除去
- ウォーターマークの削除
- 画像からの雪の除去
- 低光環境の改善
使用事例
- プロの写真家がPromptFixを使用して、エディトリアルプロジェクトのために画像セットからウォーターマークを削除します。
- 大学生が研究プロジェクトのために、低光環境で撮影された画像の品質を改善するためにPromptFixを使用します。
- 拡張現実アプリケーションの開発者が、リアルタイムで画像から不要なオブジェクトを削除するためにPromptFixを使用します。
- 人工知能の研究者が、カラーリングされた画像データセットで機械学習モデルをトレーニングするためにPromptFixを使用します。
- 写真愛好家が、霧の多い条件で撮影された画像を個人アルバム用に改善するためにPromptFixを使用します。
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