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ControlNet 之父张吕敏推出了名为 IC-Light 的控制图像照明光影融合模型。这一模型能够基于文本条件和背景条件重新照明图像，为图像编辑和增强提供了全新的视角和工具。
项目链接：https://github.com/lllyasviel/IC-Light?tab=readme-ov-file
夸克网盘下载：https://pan.quark.cn/s/e8a6b35333fa
迅雷云盘下载：https://pan.xunlei.com/s/VNxQ83Rb5Z2jZX-Twz-GrBGrA1?pwd=we2m#
Get Started 开始使用
下面的脚本将运行文本条件的重新照明模型：
git clone https://github.com/lllyasviel/IC-Light.git cd IC-Light conda create -n iclight python=3.10 conda activate iclight pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install -r requirements.txt python gradio_demo.py Or, to use background-conditioned demo:
或者，使用背景条件演示：
python gradio_demo_bg.py
模型下载是自动的。
请注意，“gradio_demo.py”此处有一个官方的 HuggingFace 空间。
项目类型
- 文本条件重新照明模型：IC-Light模型能够根据用户输入的文本描述，如“左侧光线”或“底部聚光”，自动调整图像的照明效果，使图像呈现出与文本描述相符的光影效果。
- 背景条件模型：除了文本描述外，该模型还能够考虑背景条件，如背景的颜色、亮度等因素，从而生成与背景更加协调的照明效果。
模型输入
两种类型的模型都接收前景图像作为输入，并根据用户提供的条件（文本描述或背景条件）进行照明调整。
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使用方法
- 脚本示例：官方提供了运行文本条件重新照明模型的脚本示例，方便用户快速上手。
- 演示方法：对于背景条件模型，也提供了相应的演示方法，帮助用户理解其工作原理和效果。
- 模型下载：IC-Light模型下载过程是自动的，用户无需手动操作即可获取所需模型。
官方 HuggingFace 空间
官方提供了一个名为 "gradio_demo.py" 的 HuggingFace 空间，用户可以在其中直接体验 IC-Light 模型的功能和效果。
截屏示例
官方展示了不同照明偏好下的文本条件模型输出示例，如“Left”（左）、“Right”（右）和“Bottom”（底部）等，这些示例直观地展示了模型根据文本描述调整照明效果的能力。
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- Prompt: handsome boy, detailed face, neon light, city 提示：帅气的男孩，细致的脸庞，霓虹灯，城市
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- Prompt: Buddha, detailed face, sci-fi RGB glowing, cyberpunk 提示：佛像、细致的脸部、科幻RGB发光、赛博朋克
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- beautiful woman, detailed face, neon, Wong Kar-wai, warm 美丽的女人，细致的脸庞，霓虹灯，王家卫，温暖
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- Prompt: beautiful woman, detailed face, light and shadow 提示：美丽的女人，细致的脸庞，光影
施加一致的光
在 HDR 空间中，IC-Light 模型强加了光源一致性。这意味着不同光源的光传输是独立的，并且混合光源的外观在数学上等同于单独光源外观的混合。这种一致性确保了生成的照明效果在视觉上更加自然和真实。
模型输出
高度一致的重新照明效果：IC-Light 模型能够产生高度一致的重新照明效果，使图像在不同照明条件下呈现出真实而自然的光影效果。
合并重新照明为法线贴图：尽管模型是基于潜在扩散的，但它仍然能够将不同的重新照明效果合并为法线贴图，进一步扩展了模型的应用范围。
模型注释
- iclight_sd15_fc.safetensors：这是默认的重新照明模型，它根据文本和前景条件进行照明调整。模型支持使用初始潜伏影响进行重新照明。
- iclight_sd15_fcon.safetensors：与默认模型类似，但使用偏移噪声进行训练。在用户研究中，该模型的表现略逊于默认模型。
- iclight_sd15_fbc.safetensors：这是一个更高级的模型，它同时考虑文本、前景和背景条件进行照明调整。通过重新整理一次，该模型能够生成更加协调和自然的照明效果。
