Diffree – OpenGVLab推出的AI贴图框架

Diffree是什么

Diffree是由OpenGVLab推出的AI贴图框架，能根据用户的文字描述，在图片中自动找到合适的位置添加新对象。通过智能掩码预测，无需手动绘制，即可确定新对象的形状和位置。Diffree在添加过程中，注重保持与原始图像的背景一致性，包括光线、色调和颜色，确保新对象看起来自然融入。使用高质量数据集OABench进行训练，以学习如何在图像中无缝添加新元素。这项技术在室内装饰设计等领域具有广泛的应用潜力。

Diffree的功能特色

• 文本到图像的编辑：用户通过输入文字描述，Diffree能够在图像中识别并添加相应的对象。
• 自动掩码预测：Diffree能够自动预测并确定新添加对象的位置和形状，无需用户手动绘制掩码。
• 无缝融合：新添加的对象与原始图像的背景在光线、色调、颜色等方面保持一致，实现自然融合。
• 背景信息保留：在添加新对象的过程中，Diffree会保留原始图像的背景信息，确保新旧元素之间的和谐。
• 高质量图像输出：通过逐步生成和细化，Diffree输出的图像质量高，新添加的对象看起来像是原本就在图像中。

Diffree的技术原理

• 文字描述输入：用户向系统提供文字描述，明确指出他们想要在图像中添加的对象，例如“添加一只猫”。
• 掩码预测：Diffree使用先进的算法来预测新对象应该出现的位置以及它的大致形状。过程相当于在图像上创建一个虚拟的轮廓，指导AI理解对象应该放置在哪里。
• 逐步生成：Diffree不是简单地将对象“贴”在图像上，而是逐步构建新图像。过程类似于拼图，AI会一块一块地构建新图像，同时确保每一块都与原始图像的背景融合。
• 背景保留：在生成新对象的同时，Diffree非常注重保留原始图像的背景信息。包括光线、阴影和纹理等，确保新对象能够无缝地融入到图像中。
• 多阶段细化：Diffree可能采用多阶段细化的过程，逐步优化新对象与背景的融合，提高最终图像的真实感。
• 高质量数据集训练：Diffree使用了OABench的高质量数据集进行训练，数据集包含了大量的真实世界图像对，帮助AI学习如何在保持背景一致性的情况下添加新对象。

Diffree的项目地址

• 项目官网：https://opengvlab.github.io/Diffree/
• GitHub仓库：https://github.com/OpenGVLab/Diffree
• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/spaces/LiruiZhao/Dif_free
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.16982

Diffree的应用场景

• 室内设计：用户可以向空房间的照片添加家具、装饰品等，快速预览室内设计效果。
• 电子商务：在线零售商可以使用Diffree在产品图片中添加或替换产品，展示不同颜色、款式或配件。
• 游戏开发：游戏设计师可以在游戏场景中快速添加或修改元素，提高开发效率。
• 电影和视频制作：后期制作团队可以利用Diffree添加或修改场景中的元素，节省特效制作成本。
• 广告创意：广告设计师可以轻松地在广告图像中尝试不同的产品摆放或背景，以寻找最佳视觉效果。