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metadata

title: IC-Light Background Conditional Relighting Demo
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sdk: gradio
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license: apache-2.0

IC-Light Background Conditional Relighting Demo

这是一个基于IC-Light的背景条件重新打光演示应用，适用于Hugging Face Spaces。

功能特性

• 背景条件重新打光: 使用前景图像和背景图像进行智能重新打光
• 多种光照模式: 支持上传背景图像或选择预设光照方向（左、右、上、下、环境光）
• 自动背景移除: 自动移除前景图像的背景
• 高分辨率支持: 支持高分辨率图像生成和细化
• 实时预览: 快速生成预览结果

使用方法

基本使用

1. 上传前景图像: 上传包含人物或物体的图像
2. 选择背景源:
   • Use Background Image: 上传自定义背景图像
   • Left Light/Right Light/Top Light/Bottom Light: 使用预设的方向性光照
   • Ambient: 使用环境光照
3. 输入提示词: 描述期望的光照效果，如 "beautiful woman, cinematic lighting"
4. 点击"✨ Relight Image": 生成重新打光的结果

高级设置

• 图像尺寸: 调整输出图像的宽度和高度
• 生成步数: 控制生成质量（更多步数 = 更高质量，但更慢）
• CFG Scale: 控制提示词的影响强度
• 高分辨率缩放: 启用高分辨率细化
• 种子值: 控制随机性，相同种子产生相同结果

技术实现

模型架构

• 基础模型: Stable Diffusion 1.5 (realistic-vision-v51)
• IC-Light权重: iclight_sd15_fbc.safetensors (背景条件模型)
• 背景移除: RMBG-1.4 或简化的边缘检测算法

核心功能

1. UNet修改: 将输入通道从4扩展到12，以支持前景和背景条件
2. 条件编码: 将前景和背景图像编码为潜在空间条件
3. 提示词编码: 支持长提示词的分块编码
4. 多阶段生成: 支持低分辨率生成 + 高分辨率细化

依赖项

diffusers==0.27.2
transformers==4.36.2
torch
gradio==3.41.2
pillow==10.2.0
safetensors
numpy
scipy

部署到Hugging Face Spaces

1. 创建新的Gradio Space
2. 上传所有文件到Space
3. 确保requirements.txt包含所有依赖
4. Space会自动构建和部署

示例用法

人像重新打光

前景: 人像照片
背景: 选择"Left Light"
提示词: "beautiful woman, cinematic lighting"

产品摄影

前景: 产品图片
背景: 上传工作室背景
提示词: "product photography, professional lighting"

艺术创作

前景: 任意物体
背景: 选择"Top Light"
提示词: "dramatic lighting, artistic photography"

注意事项

• 首次运行会下载IC-Light模型文件（约2GB）
• GPU环境下运行效果最佳
• 背景移除功能可能需要手动调整
• 生成时间取决于图像尺寸和步数设置

许可证

本项目基于IC-Light官方实现，遵循相应的开源许可证。

相关链接

• IC-Light官方仓库
• IC-Light论文
• Hugging Face Spaces