libcom官網(wǎng)

上海交通大學(xué)牛力教授團(tuán)隊推出的一款圖像合成工具箱，經(jīng)過六年的研發(fā)，集成了多種強大的圖像處理功能。

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libcom簡介

Center for Brain-Like Computing and Machine Intelligence， Shanghai Jiao Tong University. – BCMI

libcom是由上海交通大學(xué)BCMI實驗室耗資數(shù)百萬、歷經(jīng)六年時間研發(fā)的圖像合成工具箱，它在2023年底正式發(fā)布，并迅速獲得關(guān)注，截至2024年10月，其下載量已突破1.2萬次。libcom集成了十余項圖像合成功能，包括前景背景融合、光照匹配、陰影生成等，結(jié)合傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，顯著提升合成圖像質(zhì)量。libcom的推出，目的在于提供一個開箱即用的解決方案，讓用戶無需大量訓(xùn)練微調(diào)即可進(jìn)行圖像合成。

libcom核心特點與功能：

libcom的設(shè)計理念是全面覆蓋圖像合成的各個方面，它集成了十幾項核心功能，每項功能都經(jīng)過精心挑選和優(yōu)化，以確保簡單有效。

• get_composite_image：通過基礎(chǔ)技術(shù)如剪切粘貼、alpha融合和泊松融合，實現(xiàn)前景與背景的自然結(jié)合。

• OPAScoreModel：評估合成圖像的合理性，給出0到1的評分，幫助用戶判斷合成效果是否自然。

• FOPAHeatMapModel：生成熱力圖，指導(dǎo)用戶找到最佳的前景物體放置位置和尺寸，提升合成圖像的合理性。

• color_transfer：實現(xiàn)顏色遷移，幫助合成圖像的前景與背景在色彩上更加和諧。

• ImageHarmonizationModel：通過調(diào)整光照，使前景與背景在視覺上更加一致，增強圖像的和諧性。

此外，libcom還提供了藝術(shù)圖像和諧化、陰影生成等其他高級功能，以及一系列輔助資源，如awesome-image-composition資源庫、在線演示（盡管可能不是最新模型）和一篇持續(xù)更新四年的綜述文章，為圖像合成領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供了豐富的資料和工具。

libcom應(yīng)用領(lǐng)域：

libcom工具箱廣泛適用于虛擬現(xiàn)實、藝術(shù)創(chuàng)作、電子商務(wù)廣告設(shè)計、以及作為數(shù)據(jù)增強工具來提升機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練質(zhì)量等多個領(lǐng)域。

如何使用Libcom進(jìn)行圖像合成？

1.環(huán)境準(zhǔn)備：確保你已經(jīng)安裝了Libcom工具箱。可以從其GitHub項目頁面下載并安裝。

2.加載圖像：準(zhǔn)備好需要合成的前景圖像和背景圖像。確保前景圖像有清晰的邊界，以便后續(xù)處理。

3.使用合成函數(shù)：Libcom提供了多個功能來實現(xiàn)圖像合成，以下是一些常用的功能：

• get_composite_image：通過剪切、粘貼和融合技術(shù)將前景與背景合成。

• FOPAHeatMapModel：輸入背景和前景，生成合理性分?jǐn)?shù)熱力圖，幫助確定前景物體的最佳放置位置。

• ImageHarmonizationModel：調(diào)整前景光照，使其與背景和諧。

4.執(zhí)行合成：根據(jù)需要選擇合適的模型進(jìn)行合成。例如，使用get_composite_image函數(shù)可以直接將前景和背景合成，代碼示例如下：

• composite_image = libcom.get_composite_image(foreground， background)

5.評估合成效果：使用OPAScoreModel等模型評估合成后的圖像質(zhì)量，確保前景物體的位置和大小合理。可以通過以下代碼獲取分?jǐn)?shù)：

• score = libcom.OPAScoreModel(composite_image， foreground_mask)

6.后處理：如果需要，可以使用陰影生成模型（如ShadowGenerationModel）為合成圖添加陰影，以增強真實感。

7.保存結(jié)果：完成合成后，將結(jié)果保存為新圖像文件，以便后續(xù)使用。

libcom的推出不僅僅是圖像合成技術(shù)的一次飛躍，更是開源社區(qū)的一大貢獻(xiàn)。

libcom官網(wǎng)入口網(wǎng)址

https://github.com/bcmi

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