许可协议: cc-by-nc-4.0 基础模型:

• stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 标签:
• 图像到图像 推理: 不支持

✨ 法线估计的潜在桥匹配技术 ✨

潜在桥匹配（LBM）是论文《LBM：基于潜在桥匹配的快速图像转换》中提出的全新通用可扩展方法，通过在潜在空间进行桥匹配实现快速图像转换。本模型专为从输入图像估算法线贴图而训练。欢迎体验我们的实时演示查看图像重光照效果，或访问官方GitHub仓库。

使用方法

首先需安装配套的lbm库：

pip install git+https://github.com/gojasper/LBM.git

随后可通过以下代码进行推理：

import torch
from PIL import Image
from lbm.inference import evaluate, get_model

# 加载模型
model = get_model(
  "jasperai/LBM_relighting",
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  device="cuda",
)

# 加载源图像
source_image = Image.open("your_image")

# 执行推理
output_image = evaluate(model, source_image, num_sampling_steps=1)

性能指标

本模型取得如下测试结果：

许可

本代码采用知识共享署名-非商业性使用4.0协议发布。

引用

如果本工作对您有帮助，请考虑引用：

@article{chadebec2025lbm,
      title={LBM：基于潜在桥匹配的快速图像转换}, 
      author={克莱门特·沙德贝克 和 奥努尔·塔萨尔 和 桑吉夫·斯里塔兰 和 本杰明·奥宾},
      year={2025},
      journal = {arXiv预印本 arXiv:2503.07535},
}