BrushNet

BrushNet是一款由騰訊PCG部門的ARC實驗室與香港大學的研究團隊共同開發的圖像修復（Inpainting）模型。它基于先進的擴散模型，采用了獨特的雙分支架構，能夠高效處理圖像中的遮罩區域。這一模型的設計旨在在保持原有圖像內容連貫性的同時，生成高質量的修復效果。

BrushNet是什么

BrushNet是一個即插即用的圖像修復工具，憑借其創新的雙分支結構，能夠有效地處理圖像中的遮罩部分。模型的一個分支專注于提取遮罩區域的像素特征，而另一個分支負責生成完整的圖像。這種分解方法使得BrushNet能夠在修復過程中以分層的方式精細融合遮罩信息，從而確保修復后的圖像在風格和內容上保持一致性。

與以往的圖像修復技術（如Blended Latent Diffusion、Stable Diffusion Inpainting、HD-Painter、PowerPaint等）相比，BrushNet在風格、內容、顏色及提示對齊等方面展現了更強的連貫性和效果。

BrushNet的官網入口

• 官方項目主頁：https://tencentarc.github.io/BrushNet/
• GitHub代碼庫：https://github.com/TencentARC/BrushNet
• arXiv研究論文：https://arxiv.org/abs/2403.06976

主要功能

• 多樣化圖像修復：BrushNet能夠修復多種場景的圖像，包括人類、動物、室內和戶外環境，也支持多種風格的圖像，如自然風光、鉛筆畫、動漫及水彩畫等。
• 精準像素修復：該模型能夠精確識別和處理遮罩區域，對每一個像素進行細致的修復，確保修復區域與原圖在視覺上無縫對接。
• 保留未遮罩區域：通過分層控制和特定的模糊融合策略，BrushNet在修復過程中有效保留未遮罩的區域，避免對原始內容造成不必要的干擾。
• 兼容性強：BrushNet是一款即插即用的模型，可以與多種預訓練的擴散模型（如DreamShaper、epiCRealism、MeinaMix等）結合，利用這些模型的強大生成能力來完成修復任務。
• 靈活控制：用戶可以通過調整參數來控制修復的范圍和細節，包括修復區域的大小及修復內容的詳細程度。

應用場景

BrushNet的應用場景廣泛，適用于專業攝影師、設計師、藝術家等需要圖像修復工作的用戶。同時，它也適用于社交媒體內容創作者，希望提升圖像質量或修復損壞圖像的用戶。無論是修復老舊照片、創作藝術作品，還是提升產品圖像的視覺效果，BrushNet都能提供高質量的修復解決方案。

常見問題

BrushNet的使用難度如何？
BrushNet設計為即插即用，用戶界面友好，易于上手，適合各類用戶。

是否支持批量處理圖像？
是的，BrushNet支持批量處理功能，用戶可以一次性修復多個圖像，提高工作效率。

修復后的圖像質量如何？
BrushNet生成的修復圖像質量高，能在風格和內容上與原始圖像保持一致。

是否可以自定義修復參數？
用戶可以根據需要調整修復的規模和細節，以滿足具體的修復要求。