स्थिर प्रसार वेब यूजर इंटरफ़ेस, या एसडी-वेबयूआई, स्थिर प्रसार मॉडल के लिए एक व्यापक परियोजना है जो ब्राउज़र इंटरफ़ेस प्रदान करने के लिए ग्रैडियो लाइब्रेरी का उपयोग करती है। आज, हम ईज़ीफ़ोटो के बारे में बात करने जा रहे हैं, जो एक अभिनव वेबयूआई प्लगइन है जो अंतिम उपयोगकर्ताओं को एआई पोर्ट्रेट और छवियां उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है। EasyPhoto WebUI प्लगइन विभिन्न टेम्पलेट्स का उपयोग करके AI पोर्ट्रेट बनाता है, जो विभिन्न फोटो शैलियों और कई संशोधनों का समर्थन करता है। इसके अतिरिक्त, EasyPhoto की क्षमताओं को और बढ़ाने के लिए, उपयोगकर्ता अधिक संतोषजनक, सटीक और विविध परिणामों के लिए SDXL मॉडल का उपयोग करके छवियां उत्पन्न कर सकते हैं। चलो शुरू करें।

EasyPhoto और स्थिर प्रसार का परिचय

स्टेबल डिफ्यूजन फ्रेमवर्क एक लोकप्रिय और मजबूत डिफ्यूजन-आधारित जेनरेशन फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग डेवलपर्स द्वारा इनपुट टेक्स्ट विवरणों के आधार पर यथार्थवादी छवियां उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। इसकी क्षमताओं के लिए धन्यवाद, स्टेबल डिफ्यूजन फ्रेमवर्क अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला का दावा करता है, जिसमें इमेज आउटपेंटिंग, इमेज इनपेंटिंग और इमेज-टू-इमेज अनुवाद शामिल हैं। स्टेबल डिफ्यूजन वेब यूआई, या एसडी-वेबयूआई, इस ढांचे के सबसे लोकप्रिय और प्रसिद्ध अनुप्रयोगों में से एक है। इसमें ग्रैडियो लाइब्रेरी पर निर्मित एक ब्राउज़र इंटरफ़ेस है, जो स्थिर प्रसार मॉडल के लिए एक इंटरैक्टिव और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस प्रदान करता है। छवि निर्माण में नियंत्रण और उपयोगिता को और बढ़ाने के लिए, एसडी-वेबयूआई कई स्थिर प्रसार अनुप्रयोगों को एकीकृत करता है।

SD-WebUI फ्रेमवर्क द्वारा दी गई सुविधा के कारण, EasyPhoto फ्रेमवर्क के डेवलपर्स ने इसे एक पूर्ण एप्लिकेशन के बजाय एक वेब प्लगइन के रूप में बनाने का निर्णय लिया। मौजूदा तरीकों के विपरीत, जो अक्सर पहचान हानि से ग्रस्त होते हैं या छवियों में अवास्तविक विशेषताओं को पेश करते हैं, EasyPhoto फ्रेमवर्क सटीक और यथार्थवादी छवियों का उत्पादन करने के लिए स्थिर प्रसार मॉडल की छवि-से-छवि क्षमताओं का लाभ उठाता है। उपयोगकर्ता ईज़ीफोटो फ्रेमवर्क को वेबयूआई के भीतर एक एक्सटेंशन के रूप में आसानी से स्थापित कर सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ता-मित्रता और उपयोगकर्ताओं की व्यापक श्रेणी तक पहुंच बढ़ जाएगी। EasyPhoto फ्रेमवर्क उपयोगकर्ताओं को पहचान-निर्देशित, उच्च-गुणवत्ता और उत्पन्न करने की अनुमति देता है यथार्थवादी एआई चित्र जो इनपुट पहचान से काफी मिलता-जुलता है।

सबसे पहले, EasyPhoto फ्रेमवर्क उपयोगकर्ताओं को ऑनलाइन फेस LoRA या लो-रैंक अनुकूलन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कुछ छवियां अपलोड करके अपना डिजिटल डॉपेलगैंगर बनाने के लिए कहता है। लोरा ढांचा निम्न-रैंक अनुकूलन तकनीक का उपयोग करके प्रसार मॉडल को जल्दी से ठीक करता है। यह प्रक्रिया आधारित मॉडल को विशिष्ट उपयोगकर्ताओं की आईडी जानकारी को समझने की अनुमति देती है। फिर प्रशिक्षित मॉडलों को हस्तक्षेप के लिए बेसलाइन स्थिर प्रसार मॉडल में विलय और एकीकृत किया जाता है। इसके अलावा, हस्तक्षेप प्रक्रिया के दौरान, मॉडल हस्तक्षेप टेम्पलेट में चेहरे के क्षेत्रों को फिर से रंगने के प्रयास में स्थिर प्रसार मॉडल का उपयोग करता है, और इनपुट और आउटपुट छवियों के बीच समानता को विभिन्न कंट्रोलनेट इकाइयों का उपयोग करके सत्यापित किया जाता है। 

ईज़ीफोटो फ्रेमवर्क सीमा कलाकृतियों और पहचान हानि जैसे संभावित मुद्दों से निपटने के लिए दो-चरणीय प्रसार प्रक्रिया को भी तैनात करता है, इस प्रकार यह सुनिश्चित करता है कि उत्पन्न छवियां उपयोगकर्ता की पहचान बनाए रखते हुए दृश्य विसंगतियों को कम करती हैं। इसके अलावा, EasyPhoto फ्रेमवर्क में हस्तक्षेप पाइपलाइन केवल पोर्ट्रेट बनाने तक ही सीमित नहीं है, बल्कि इसका उपयोग उपयोगकर्ता की आईडी से संबंधित कुछ भी उत्पन्न करने के लिए भी किया जा सकता है। इसका तात्पर्य यह है कि एक बार जब आप प्रशिक्षित हो जाते हैं लोरा मॉडल किसी विशेष आईडी के लिए, आप एआई चित्रों की एक विस्तृत श्रृंखला तैयार कर सकते हैं, और इस प्रकार इसमें वर्चुअल ट्राई-ऑन सहित व्यापक अनुप्रयोग हो सकते हैं। 

संक्षेप में, EasyPhoto ढाँचा

1. उत्पन्न छवियों की चेहरे की निष्ठा को बनाए रखने के लिए कई LoRA मॉडल को शामिल करके LoRA मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण का प्रस्ताव दिया गया है। 
2. चेहरे की पहचान पुरस्कारों के लिए LoRA मॉडल को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न सुदृढीकरण सीखने के तरीकों का उपयोग करता है जो प्रशिक्षण छवियों और उत्पन्न परिणामों के बीच पहचान की समानता को बढ़ाने में मदद करता है। 
3. एक दोहरे चरण की इनपेंट-आधारित प्रसार प्रक्रिया का प्रस्ताव है जिसका उद्देश्य उच्च सौंदर्यशास्त्र और समानता के साथ एआई तस्वीरें उत्पन्न करना है। 

ईज़ीफ़ोटो: वास्तुकला और प्रशिक्षण

निम्नलिखित चित्र EasyPhoto AI ढांचे की प्रशिक्षण प्रक्रिया को दर्शाता है। 

जैसा कि देखा जा सकता है, फ्रेमवर्क पहले उपयोगकर्ताओं से प्रशिक्षण छवियों को इनपुट करने के लिए कहता है, और फिर चेहरे के स्थानों का पता लगाने के लिए चेहरे का पता लगाता है। एक बार जब फ्रेमवर्क चेहरे का पता लगा लेता है, तो यह पूर्वनिर्धारित विशिष्ट अनुपात का उपयोग करके इनपुट छवि को क्रॉप करता है जो पूरी तरह से चेहरे के क्षेत्र पर केंद्रित होता है। इसके बाद फ्रेमवर्क एक साफ और स्पष्ट चेहरे की प्रशिक्षण छवि प्राप्त करने के लिए एक त्वचा सौंदर्यीकरण और एक सामर्थ्य का पता लगाने वाला मॉडल तैनात करता है। ये दो मॉडल चेहरे की दृश्य गुणवत्ता को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, और यह भी सुनिश्चित करते हैं कि पृष्ठभूमि की जानकारी हटा दी गई है, और प्रशिक्षण छवि में मुख्य रूप से चेहरा शामिल है। अंत में, फ्रेमवर्क लोरा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इन संसाधित छवियों और इनपुट संकेतों का उपयोग करता है, और इस प्रकार इसे उपयोगकर्ता-विशिष्ट चेहरे की विशेषताओं को अधिक प्रभावी ढंग से और सटीक रूप से समझने की क्षमता से लैस करता है। 

इसके अलावा, प्रशिक्षण चरण के दौरान, फ्रेमवर्क में एक महत्वपूर्ण सत्यापन चरण शामिल होता है, जिसमें फ्रेमवर्क उपयोगकर्ता इनपुट छवि और प्रशिक्षित लोआरए मॉडल द्वारा उत्पन्न सत्यापन छवि के बीच फेस आईडी अंतर की गणना करता है। सत्यापन चरण एक मौलिक प्रक्रिया है जो LoRA मॉडल के संलयन को प्राप्त करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, अंततः यह सुनिश्चित करती है कि प्रशिक्षित लोरा ढांचा एक हमशक्ल, या उपयोगकर्ता के सटीक डिजिटल प्रतिनिधित्व में बदल जाता है। इसके अतिरिक्त, इष्टतम फेस_आईडी स्कोर वाली सत्यापन छवि को फेस_आईडी छवि के रूप में चुना जाएगा, और इस फेस_आईडी छवि का उपयोग हस्तक्षेप पीढ़ी की पहचान समानता को बढ़ाने के लिए किया जाएगा। 

आगे बढ़ते हुए, संयोजन प्रक्रिया के आधार पर, ढांचा LoRA मॉडल को प्रशिक्षित करता है, जिसमें संभावना अनुमान प्राथमिक उद्देश्य होता है, जबकि चेहरे की पहचान समानता को संरक्षित करना डाउनस्ट्रीम उद्देश्य होता है। इस समस्या से निपटने के लिए, EasyPhoto फ्रेमवर्क सीधे डाउनस्ट्रीम उद्देश्य को अनुकूलित करने के लिए सुदृढीकरण सीखने की तकनीकों का उपयोग करता है। परिणामस्वरूप, लोआरए मॉडल जो चेहरे की विशेषताएं सीखते हैं, वे प्रदर्शन सुधार सीखते हैं जो टेम्पलेट जनरेट किए गए परिणामों के बीच एक बढ़ी हुई समानता की ओर ले जाता है, और सभी टेम्पलेट्स में सामान्यीकरण को भी प्रदर्शित करता है। 

हस्तक्षेप प्रक्रिया

निम्नलिखित आंकड़ा EasyPhoto फ्रेमवर्क में एक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता आईडी के लिए हस्तक्षेप प्रक्रिया को दर्शाता है, और इसे तीन भागों में विभाजित किया गया है

• फेस प्रीप्रोसेस कंट्रोलनेट संदर्भ और पूर्व-संसाधित इनपुट छवि प्राप्त करने के लिए। 

• पहला प्रसार जो उपयोगकर्ता इनपुट से मिलते-जुलते मोटे परिणाम उत्पन्न करने में मदद करता है। 

• दूसरा प्रसार जो सीमा कलाकृतियों को ठीक करता है, इस प्रकार छवियां अधिक सटीक हो जाती हैं, और अधिक यथार्थवादी दिखाई देती हैं। 

इनपुट के लिए, फ्रेमवर्क एक फेस_आईडी छवि (इष्टतम फेस_आईडी स्कोर का उपयोग करके प्रशिक्षण सत्यापन के दौरान उत्पन्न) और एक हस्तक्षेप टेम्पलेट लेता है। आउटपुट उपयोगकर्ता का अत्यधिक विस्तृत, सटीक और यथार्थवादी चित्र है, और अनुमानित टेम्पलेट के आधार पर उपयोगकर्ता की पहचान और अद्वितीय उपस्थिति से काफी मिलता-जुलता है। आइए इन प्रक्रियाओं पर एक विस्तृत नज़र डालें।

फेस प्रीप्रोसेस

सचेत तर्क के बिना हस्तक्षेप टेम्पलेट के आधार पर एआई पोर्ट्रेट उत्पन्न करने का एक तरीका हस्तक्षेप टेम्पलेट में चेहरे के क्षेत्र को चित्रित करने के लिए एसडी मॉडल का उपयोग करना है। इसके अतिरिक्त, प्रक्रिया में कंट्रोलनेट फ्रेमवर्क जोड़ने से न केवल उपयोगकर्ता की पहचान का संरक्षण बढ़ता है, बल्कि उत्पन्न छवियों के बीच समानता भी बढ़ती है। हालाँकि, क्षेत्रीय इनपेंटिंग के लिए सीधे कंट्रोलनेट का उपयोग करने से संभावित समस्याएं आ सकती हैं जिनमें शामिल हो सकते हैं

• इनपुट और जेनरेट की गई छवि के बीच असंगतता: यह स्पष्ट है कि टेम्प्लेट छवि के मुख्य बिंदु फेस_आईडी छवि के मुख्य बिंदुओं के साथ संगत नहीं हैं, यही कारण है कि संदर्भ के रूप में फेस_आईडी छवि के साथ कंट्रोलनेट का उपयोग करने से आउटपुट में कुछ विसंगतियां हो सकती हैं। 

• इनपेंट क्षेत्र में दोष: किसी क्षेत्र को छिपाने और फिर उसे नए चेहरे से पेंट करने से ध्यान देने योग्य दोष हो सकते हैं, विशेष रूप से इनपेंट सीमा के साथ, जो न केवल उत्पन्न छवि की प्रामाणिकता को प्रभावित करेगा, बल्कि छवि के यथार्थवाद को भी नकारात्मक रूप से प्रभावित करेगा। 
• कंट्रोल नेट द्वारा पहचान की हानि: चूंकि प्रशिक्षण प्रक्रिया कंट्रोलनेट ढांचे का उपयोग नहीं करती है, हस्तक्षेप चरण के दौरान कंट्रोलनेट का उपयोग इनपुट उपयोगकर्ता आईडी पहचान को संरक्षित करने के लिए प्रशिक्षित लोआरए मॉडल की क्षमता को प्रभावित कर सकता है। 

ऊपर उल्लिखित मुद्दों से निपटने के लिए, EasyPhoto फ्रेमवर्क तीन प्रक्रियाओं का प्रस्ताव करता है। 

• संरेखित करें और चिपकाएँ: फेस-पेस्टिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, EasyPhoto फ्रेमवर्क का लक्ष्य फेस आईडी और टेम्पलेट के बीच चेहरे के स्थलों के बीच बेमेल के मुद्दे से निपटना है। सबसे पहले, मॉडल फेस_आईडी और टेम्प्लेट छवि के चेहरे के स्थलों की गणना करता है, जिसके बाद मॉडल एफ़िन ट्रांसफ़ॉर्मेशन मैट्रिक्स निर्धारित करता है जिसका उपयोग टेम्प्लेट छवि के चेहरे के स्थलों को फेस_आईडी छवि के साथ संरेखित करने के लिए किया जाएगा। परिणामी छवि फेस_आईडी छवि के समान स्थलों को बरकरार रखती है, और टेम्पलेट छवि के साथ संरेखित भी होती है। 

• फेस फ्यूज: फेस फ़्यूज़ एक नया दृष्टिकोण है जिसका उपयोग सीमा कलाकृतियों को ठीक करने के लिए किया जाता है जो मास्क इनपेंटिंग का परिणाम हैं, और इसमें कंट्रोलनेट फ्रेमवर्क का उपयोग करके कलाकृतियों का सुधार शामिल है। यह विधि ईज़ीफोटो फ्रेमवर्क को सामंजस्यपूर्ण किनारों के संरक्षण को सुनिश्चित करने की अनुमति देती है, और इस प्रकार अंततः छवि निर्माण की प्रक्रिया का मार्गदर्शन करती है। फेस फ़्यूज़न एल्गोरिथ्म आगे रूप (जमीनी सच्चाई उपयोगकर्ता छवियों) छवि और टेम्पलेट को फ़्यूज़ करता है, जो परिणामी फ़्यूज़ की गई छवि को किनारे की सीमाओं के बेहतर स्थिरीकरण को प्रदर्शित करने की अनुमति देता है, जो पहले प्रसार चरण के दौरान एक बेहतर आउटपुट की ओर ले जाता है। 
• कंट्रोलनेट निर्देशित सत्यापन: चूंकि LoRA मॉडल को कंट्रोलनेट फ्रेमवर्क का उपयोग करके प्रशिक्षित नहीं किया गया था, इसलिए अनुमान प्रक्रिया के दौरान इसका उपयोग करने से पहचान को संरक्षित करने के लिए LoRA मॉडल की क्षमता प्रभावित हो सकती है। EasyPhoto की सामान्यीकरण क्षमताओं को बढ़ाने के लिए, फ्रेमवर्क कंट्रोलनेट फ्रेमवर्क के प्रभाव पर विचार करता है, और विभिन्न चरणों से LoRA मॉडल को शामिल करता है। 

पहला प्रसार

पहला प्रसार चरण एक अद्वितीय आईडी के साथ एक छवि उत्पन्न करने के लिए टेम्पलेट छवि का उपयोग करता है जो इनपुट उपयोगकर्ता आईडी जैसा दिखता है। इनपुट छवि उपयोगकर्ता इनपुट छवि और टेम्पलेट छवि का एक संलयन है, जबकि कैलिब्रेटेड फेस मास्क इनपुट मास्क है। छवि निर्माण पर नियंत्रण को और बढ़ाने के लिए, EasyPhoto फ्रेमवर्क तीन कंट्रोलनेट इकाइयों को एकीकृत करता है जहां पहली कंट्रोलनेट इकाई फ़्यूज्ड छवियों के नियंत्रण पर ध्यान केंद्रित करती है, दूसरी कंट्रोलनेट इकाई फ़्यूज्ड छवि के रंगों को नियंत्रित करती है, और अंतिम कंट्रोलनेट इकाई ओपनपोज़ है (वास्तविक समय में बहु-व्यक्ति मानव मुद्रा नियंत्रण) प्रतिस्थापित छवि का जिसमें न केवल टेम्पलेट छवि की चेहरे की संरचना शामिल है, बल्कि उपयोगकर्ता की चेहरे की पहचान भी शामिल है।

दूसरा प्रसार

दूसरे प्रसार चरण में, चेहरे की सीमा के पास की कलाकृतियों को परिष्कृत और ठीक किया जाता है, साथ ही उपयोगकर्ताओं को उस समर्पित क्षेत्र के भीतर पीढ़ी की प्रभावशीलता को बढ़ाने के प्रयास में छवि में एक विशिष्ट क्षेत्र को छिपाने की लचीलापन प्रदान किया जाता है। इस चरण में, फ्रेमवर्क पहले प्रसार चरण से प्राप्त आउटपुट छवि को रूप छवि या उपयोगकर्ता की छवि के परिणाम के साथ फ़्यूज़ करता है, इस प्रकार दूसरे प्रसार चरण के लिए इनपुट छवि उत्पन्न करता है। कुल मिलाकर, दूसरा प्रसार चरण समग्र गुणवत्ता और उत्पन्न छवि के विवरण को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। 

मल्टी यूजर आईडी

EasyPhoto का एक मुख्य आकर्षण एकाधिक उपयोगकर्ता आईडी बनाने के लिए इसका समर्थन है, और नीचे दिया गया चित्र EasyPhoto फ्रेमवर्क में बहु उपयोगकर्ता आईडी के लिए हस्तक्षेप प्रक्रिया की पाइपलाइन को दर्शाता है। 

बहु-उपयोगकर्ता आईडी पीढ़ी के लिए समर्थन प्रदान करने के लिए, EasyPhoto फ्रेमवर्क पहले हस्तक्षेप टेम्पलेट पर चेहरे का पता लगाता है। इन हस्तक्षेप टेम्पलेट्स को फिर कई मास्क में विभाजित किया जाता है, जहां प्रत्येक मास्क में केवल एक चेहरा होता है, और बाकी छवि सफेद रंग में छिपी होती है, इस प्रकार बहु-उपयोगकर्ता आईडी पीढ़ी को व्यक्तिगत उपयोगकर्ता आईडी बनाने के एक सरल कार्य में तोड़ दिया जाता है। एक बार जब फ्रेमवर्क उपयोगकर्ता आईडी छवियों को उत्पन्न करता है, तो इन छवियों को अनुमान टेम्पलेट में विलय कर दिया जाता है, इस प्रकार उत्पन्न छवियों के साथ टेम्पलेट छवियों के सहज एकीकरण की सुविधा मिलती है, जिसके परिणामस्वरूप अंततः उच्च गुणवत्ता वाली छवि प्राप्त होती है। 

प्रयोग और परिणाम

अब जब हमें EasyPhoto फ्रेमवर्क की समझ हो गई है, तो हमारे लिए EasyPhoto फ्रेमवर्क के प्रदर्शन का पता लगाने का समय आ गया है। 

उपरोक्त छवि ईज़ीफ़ोटो प्लगइन द्वारा बनाई गई है, और यह छवि निर्माण के लिए स्टाइल आधारित एसडी मॉडल का उपयोग करती है। जैसा कि देखा जा सकता है, उत्पन्न छवियां यथार्थवादी दिखती हैं, और काफी सटीक हैं। 

ऊपर जोड़ी गई छवि कॉमिक स्टाइल आधारित एसडी मॉडल का उपयोग करके EasyPhoto फ्रेमवर्क द्वारा तैयार की गई है। जैसा कि देखा जा सकता है, कॉमिक तस्वीरें और यथार्थवादी तस्वीरें काफी यथार्थवादी दिखती हैं, और उपयोगकर्ता के संकेतों या आवश्यकताओं के आधार पर इनपुट छवि से काफी मिलती-जुलती हैं। 

नीचे जोड़ी गई छवि मल्टी-पर्सन टेम्पलेट का उपयोग करके EasyPhoto फ्रेमवर्क द्वारा तैयार की गई है। जैसा कि स्पष्ट रूप से देखा जा सकता है, उत्पन्न छवियां स्पष्ट, सटीक हैं और मूल छवि से मिलती जुलती हैं। 

ईज़ीफोटो की मदद से, उपयोगकर्ता अब एआई पोर्ट्रेट की एक विस्तृत श्रृंखला तैयार कर सकते हैं, या संरक्षित टेम्पलेट्स का उपयोग करके कई उपयोगकर्ता आईडी उत्पन्न कर सकते हैं, या अनुमान टेम्पलेट उत्पन्न करने के लिए एसडी मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। ऊपर जोड़ी गई छवियां विविध और उच्च गुणवत्ता वाली एआई तस्वीरें बनाने में ईज़ीफोटो फ्रेमवर्क की क्षमता प्रदर्शित करती हैं।

निष्कर्ष

इस आर्टिकल में हमने EasyPhoto के बारे में बात की है नवीन वेबयूआई प्लगइन जो अंतिम उपयोगकर्ताओं को एआई पोर्ट्रेट और छवियां उत्पन्न करने की अनुमति देता है। EasyPhoto WebUI प्लगइन मनमाने टेम्पलेट्स का उपयोग करके AI पोर्ट्रेट उत्पन्न करता है, और EasyPhoto WebUI के वर्तमान निहितार्थ विभिन्न फोटो शैलियों और कई संशोधनों का समर्थन करते हैं। इसके अतिरिक्त, EasyPhoto की क्षमताओं को और बढ़ाने के लिए, उपयोगकर्ताओं के पास अधिक संतोषजनक, सटीक और विविध छवियां उत्पन्न करने के लिए SDXL मॉडल का उपयोग करके छवियां उत्पन्न करने की सुविधा है। EasyPhoto फ्रेमवर्क एक स्थिर प्रसार आधार मॉडल का उपयोग करता है जो एक पूर्व-प्रशिक्षित LoRA मॉडल के साथ मिलकर उच्च गुणवत्ता वाली छवि आउटपुट उत्पन्न करता है।

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