ICEdit：インストラクショナルAI搭載画像編集、再定義

必要なことを正確に入力してください。領域を手動でマスクする必要はありません。ICEditは、「空を夕焼けのオレンジ色にする」や「左の人物を消去する」などの指示を理解します。

背景、照明のグラデーション、影をそのままにしてください。ICEditのコンテキスト融合は、編集が自然に感じられ、貼り付けられたように感じられないことを意味します。

わずか200Mのパラメーターで、ICEditは画像を約9秒で処理するため、迅速なプロトタイピングと本番環境のワークフローに最適です。

pipまたはDocker経由でインストールします。GitHubで実装を調べたり、改善に貢献したり、独自のバージョンをフォークしたりできます。

Python SDK、REST API、またはGradioデモを使用します。ICEditは、Webアプリ、モバイルアプリ、およびデスクトップパイプラインにシームレスに適合します。

pip経由でインストール：

pip install icedit

またはDocker経由：

git clone https://github.com/River-Zhang/ICEdit.git
cd ICEdit
docker-compose up

Gradioインターフェイスを起動します：

python gradio_demo.py

PythonスクリプトでICEditを使用します：

from icedit import ICEdit
editor = ICEdit("path/to/weights")
output = editor.edit(
    image_path="input.jpg",
    instruction="make the car bright red and remove the background"
)
output.save("output.jpg")

multipart/form-dataを使用して/editにPOSTリクエストを送信します：

{
  "instruction": "remove the tree",
  "image": <file>
}

画像あたり約9秒。*

周囲のピクセルと構成の整合性を保持します。

典型的なモデルサイズの1％、トレーニングデータの0.1％。

完全に透明なコード、コミュニティ主導の改善。