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AI繪畫能分圖層了?超越傳統(tǒng)摳圖，一經(jīng)公布收獲大量關(guān)注

發(fā)布時間：2024-04-07 10:19:52 瀏覽量：219次

如今AI繪畫技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)取得了令人矚目的進步，普通的用戶只需輸入文本文句就能輸出具體獨特風格和想象力的圖像。而近期一項最新的研究，似乎又使得AI在圖像處理方面迎來新的突破，那就是可以直接生成單個或多個透明圖層，也就是其能夠?qū)崿F(xiàn)圖像分圖層的功能，它的出現(xiàn)超越了傳統(tǒng)的摳圖技術(shù)，并在公布之后引發(fā)了廣泛的關(guān)注和討論。

這項技術(shù)名為：LayerDiffusion，它是由之前ControlNet的作者LvminZhang發(fā)布的新工具。在講述這項技術(shù)之前有必要為大家簡單介紹一下它背后的作者，因為它的前一個作品也為AI繪畫提供了關(guān)鍵性的技術(shù)突破。在StableDiffusion誕生之初，盡管普通人可以通過簡單輸入文本就可以輸出高質(zhì)量的圖片，但隨著大量樣本的加入，種種的問題也隨之暴露而出。雖然模型本身非常的強大，但生成的圖像往往不那么受用戶控制，想生成一張高質(zhì)量可以使用的圖片往往需要大量天花亂墜的關(guān)鍵詞來進行限制，而普通用戶面臨的首要問題就是無法找出合適的關(guān)鍵詞。

那ControlNet的出現(xiàn)就很好的解決了這一個問題，它可以直接提前輸入畫面的構(gòu)圖、姿勢等畫面的深度信息，有了它的幫助，就不需要頻繁的用關(guān)鍵詞碰運氣式的抽卡操作，那些手指等其他關(guān)鍵點的問題也迎面而解。具體深度的發(fā)展過程這里我們就不細講了，后面有機會我們也會向大家科普一下這位在AI繪畫領(lǐng)域中貢獻頗多的大神作者。

聊回LayerDiffusion，這個項目和ControlNet一樣，解決了文生圖中比較實際的問題，那就是生成了透明的4通道RGBA圖像，其效果絲毫不遜色于那些商業(yè)摳圖的成果。除了可以生成單個的透明圖像以外，還能生成多層的圖像，分離開圖像的元素和背景，這正是每一位作圖或者摳圖人士夢寐以求的理想工具。

LayerDiffusion利用大型預(yù)訓練的潛在擴散模型（latentdiffusionmodel）來創(chuàng)造透明圖像。這項技術(shù)不僅可以生成單獨的透明圖像，還能生成多層透明圖層。LayerDiffusion項目已經(jīng)在forge的擴展上可以使用，經(jīng)過測試，其功能強大，不僅支持直接生成透明的圖片元素，還可以在已有圖片上生成與環(huán)境融合的透明圖片。網(wǎng)上就曾有過研究調(diào)查，大多數(shù)的情況下，相比于之前的臨時解決方案（例如先生成圖像再進行摳圖的處理），大多數(shù)人更喜歡直接生成的透明內(nèi)容。

傳統(tǒng)的摳圖技術(shù)通常是基于顏色、紋理等特征進行分割，但這種方法往往會產(chǎn)生邊緣不清晰、細節(jié)丟失等問題，尤其在處理那些半透明效果（如火焰、煙霧）或復雜邊緣時遇到困難。而這項技術(shù)則可以通過深度學習模型對圖像進行更加精細的分析，識別出圖像中不同層次的物體和背景，并將它們分別繪制在不同的圖層上。這種分圖層的技術(shù)不僅可以提高圖像處理的效率，還可以保留更多的細節(jié)和信息，使得處理后的圖像更加逼真和自然。

盡管目前該技術(shù)的模型和部分代碼已經(jīng)開源，但仍然處于研究和商業(yè)化階段。即便是在還未成熟的情況下，這一技術(shù)也已經(jīng)引發(fā)了大量的關(guān)注和討論。人們對于AI在圖像處理領(lǐng)域的潛力充滿了好奇和期待，他們希望能夠看到更多類似的創(chuàng)新技術(shù)問世，以進一步提升圖像處理的水平和效率。

除了在圖像處理領(lǐng)域，該技術(shù)的應(yīng)用還可能延伸到其他領(lǐng)域，如動畫制作、游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實等。例如，在動畫制作中，通過AI繪畫技術(shù)可以更加快速和精確地繪制角色和背景，提高制作效率和質(zhì)量；在游戲開發(fā)中，可以利用AI繪畫技術(shù)實現(xiàn)更加逼真和細致的場景和角色設(shè)計，提升游戲體驗。

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