梦入丹青境,变换由心生

简介: **阿里通义的“丹青-千变万换”是图像处理技术,让用户轻松替换图片内容,如人脸、衣物和背景。该技术基于深度学习,能精确分离图像元素,实现自然的图像修改。用户通过简单步骤即可实现创意变换:选择图片、标记保留对象、输入生成参数,然后运行。此工具适用于广告、个性化媒体内容创建,帮助设计师高效工作,促进个性化营销。[Learn More](https://modelscope.cn/studios/iic/ReplaceAnything)**

丹青-千变万换

"丹青-千变万换",又称为"Replace Anything",是阿里通义推出的一项先进的人工智能图像处理技术。这项技术允许用户通过简单的操作实现图像内容的创意变换,比如一键更换图片中的人脸、衣物、背景等元素,让图片呈现出千变万化的视觉效果。它利用了深度学习和人工智能算法,能够理解并精准分离图像中的不同对象和场景,从而实现自然且富有创意的图像修改和合成。

image.png

Replaceanything 框架

Replaceanything 框架(V1.0.0)是人工智能领域,特别是在 AIGC(人工智能生成内容)技术领域的一项突破。这个创新的框架专注于高质量内容的生成和替换。其主要目标是在保留用户指定对象的身份的同时生成新内容,这是一个需求高且挑战性强的任务。Replaceanything 框架以其高效、准确处理各种场景的能力而脱颖而出,例如人物替换、服装修改和背景变换,满足广泛的数字内容创作需求。

它允许用户在不破坏原始图像完整性的情况下无缝替换或修改图像内的元素。这个工具在广告等场景中特别有用,例如需要保持品牌元素一致性,或在个人媒体中,用户可能希望自定义或增强其视觉内容。其易用性和在保持关键组件真实性方面的精确性,使其成为专业设计师和业余爱好者的宝贵资产,促进了数字媒体创作中的创造力和创新。

Replaceanything使用介绍

用户首先上传或从示例中选择一个图像,然后点击“输入图像”选择要保留的对象。接下来,他们可以输入提示或参考图像来生成新内容。最后,点击“运行”按钮完成过程。此外,对于高级用户还提供了更多输入参数,以实现更详细和个性化的内容生成。

⭐️ Step 1
上传一张图片或从“输入图像”部分的示例中选择一张。
⭐️ Step 2
使用鼠标点击并选择您希望保留的图像中的对象。
⭐️ Step 3
输入相应的参数,如提示,然后点击“运行”来生成内容。
⭐️ Step 4 (Optional)
此外,还支持更换背景。上传所需风格的背景,并在完成第3步后点击“运行”,以生成带有新背景的内容。

Replaceanything实战

点击链接进入

image.png

上传主人物图,选择保留区域,此处需确保整个人物整体都在保留区内(同一颜色):

image.png

【注意】点击图片中不同的区域系统会自动识别相关的元素,比如上面的图片如果我们只是在衣服上面点击,那么系统可能只会识别出衣服。如果我们需要识别出整个人,可能需要点击多次,每次点击都会记录上次已点击选中的元素。

尝试高清生成,点击高级选项选择背景图,并且填写prompt为:微笑,比例合适

image.png

最终,生成的效果如下图所示:

image.png
image.png

下面我们再尝试一下商品图,prompt为一个淡粉色的平面,上面散落着一些白色的花朵。这些元素为香水瓶提供了柔和而优雅的背景,并且显得非常的优雅和奢华,这下直接把六神变成完全买不起的样子了(六神打钱!!!):

image.png
image.png

整体效果还是不错的~,周周本来还想去学习一下具体的技术细节,但详细的项目论文却未公布,不过其基本原理还是好理解的。他与Midjourney的区域编辑(Vary Region)功能类似,即在保持图片某些区域不变的同时,根据原图、背景图和提示词来生成新的图像部分。

目前来看,阿里的Replace Anything(丹青-千变万换)技术确实极大地便利了淘宝平台上的商品展示与营销创新,一方面,它缩短了产品视觉内容的制作周期,商家能够迅速响应市场趋势,比如在节日促销、季节变换时快速调整商品展示,增强吸引力。另一方面,通过AI生成的高质量图像,商家能以较低的成本测试不同的市场策略,比如A/B测试不同的商品展示效果,以数据驱动优化销售转化率。

此外,Replace Anything技术还促进了个性化营销的发展,能够基于用户行为和偏好,生成定制化的产品图像,提升用户体验和购买意愿。例如,用户在浏览时,系统可根据其历史浏览或购买记录,展示符合其审美的商品样式,增强购物的互动性和个性化程度。

对于设计师而言,这项技术并非替代而是辅助,它释放了设计师的创意空间,让他们能够更加专注于创意构思而非重复的基础修改工作,从而推动设计行业的整体效率与创意水平提升。

相关文章
|
8月前
|
算法
飞行员配对方案(Dinic求最大二分图匹配(对匈牙利算法的优化),以及二分图的建图方式)
飞行员配对方案(Dinic求最大二分图匹配(对匈牙利算法的优化),以及二分图的建图方式)
130 0
|
8月前
|
算法 Windows
R语言广义二次跳跃、非线性跳跃扩散过程转移函数密度的估计及其应用
R语言广义二次跳跃、非线性跳跃扩散过程转移函数密度的估计及其应用
|
8月前
|
算法
[贴装专题] 基于halcon的拟合矩形边缘验证贴装精度
[贴装专题] 基于halcon的拟合矩形边缘验证贴装精度
92 0
|
8月前
[贴装专题] 基于halcon的最小二乘法计算吸嘴或机械轴旋转中心
[贴装专题] 基于halcon的最小二乘法计算吸嘴或机械轴旋转中心
217 0
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
用于图像恢复的即插即用 ADMM:定点收敛和应用(Matlab代码实现)
用于图像恢复的即插即用 ADMM:定点收敛和应用(Matlab代码实现)
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于中心差分有限离散化和 Newton Raphson 算法求解NACA 翼型二维不可压缩和可压缩流动附matlab代码
基于中心差分有限离散化和 Newton Raphson 算法求解NACA 翼型二维不可压缩和可压缩流动附matlab代码
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【解包裹】基于可靠性直方图处理的快速二维相位展开算法附matlab代码和论文
【解包裹】基于可靠性直方图处理的快速二维相位展开算法附matlab代码和论文
3.1.1 单元最短路的建图方式
3.1.1 单元最短路的建图方式
3.1.1 单元最短路的建图方式
|
数据库管理
UCSF DOCK6.8对接教程之蛋白分子表面和受体空间准备
UCSF DOCK6.8对接教程之蛋白分子表面和受体空间准备
431 0
UCSF DOCK6.8对接教程之蛋白分子表面和受体空间准备
Halcon标定系列(5):4点标定之眼在手外项目实践,已知仿射变换矩阵,计算得到旋转角度和缩放因子等参数
Halcon标定系列(5):4点标定之眼在手外项目实践,已知仿射变换矩阵,计算得到旋转角度和缩放因子等参数
1027 0
Halcon标定系列(5):4点标定之眼在手外项目实践,已知仿射变换矩阵,计算得到旋转角度和缩放因子等参数