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 管道标签: 图像到图像

✨ 潜在桥梁匹配图像重光照技术 ✨

潜在桥梁匹配（LBM）是一种全新、通用且可扩展的方法，源自论文《LBM：基于潜在桥梁匹配的快速图像转换技术》。该方法通过在潜在空间中进行桥梁匹配，实现高效的图像到图像转换。本模型专为根据给定背景对前景物体进行智能重光照而训练。欢迎体验在线演示并访问官方GitHub仓库。

使用方法

使用前需安装配套的lbm库：

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

随后可通过以下代码进行图像推理：

import torch
from diffusers.utils import load_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 = load_image(
  "https://huggingface.co/jasperai/LBM_relighting/resolve/main/assets/source_image.jpg"
)

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

许可协议

本代码采用知识共享署名-非商业性使用4.0国际许可协议。

引用文献

若该成果对您的研究有所帮助，请考虑引用：

@article{chadebec2025lbm,
      title={LBM：基于潜在桥梁匹配的快速图像转换技术}, 
      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},
}