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参考换装
FLUX.1 Kontext
302.AI 基准实验室丨实测对比 FLUX.1 Kontext 系列模型#xff0c;“快、稳、准”三点能否问鼎#xff1f;
DeepFashion
viton-hd 2021年 stableviton
文字提示编辑衣服
三、基于图像风格迁移 / GAN 的换色
#x1f527; 原理#xf…目录
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FLUX.1 Kontext
302.AI 基准实验室丨实测对比 FLUX.1 Kontext 系列模型“快、稳、准”三点能否问鼎
DeepFashion
viton-hd 2021年 stableviton
文字提示编辑衣服
三、基于图像风格迁移 / GAN 的换色 原理 适用于
推荐项目
四、基于调色参考图的自动换色颜色匹配 原理
实现工具 你可以怎么选
✅ Bonus给你一个功能框架参考 1. 图像调色 / 色彩迁移Color Transfer 2. 基于调色板的内容感知重着色Palette‑based Content‑Aware Recoloring
⚙️ 3. 图层分解方法Layer-based 4. 深度学习方法GAN / Neural Networks
️ 5. 实用工具与项目
✅ 推荐方案 示例Reinhard 色彩迁移 风格匹配
https://github.com/patrickjohncyh/fashion-clip 参考换装
https://github.com/shadow2496/VITON-HD FLUX.1 Kontext
302.AI 基准实验室丨实测对比 FLUX.1 Kontext 系列模型“快、稳、准”三点能否问鼎 DeepFashion viton-hd 2021年
https://github.com/shadow2496/VITON-HD stableviton
单图片看起来好点
https://github.com/rlawjdghek/StableVITON 文字提示编辑衣服
https://github.com/rlawjdghek/PromptDresser 三、基于图像风格迁移 / GAN 的换色 原理
通过 GAN 或 Diffusion 模型修改目标区域外观颜色/纹理/风格可极大增强真实感。 适用于 精细换色保持材质、阴影、褶皱 参考图/文本驱动的换色 服装、汽车、建筑、家具等“真实换色”
推荐项目
项目简介GitHubRecolorGAN控制色彩变化的图像风格迁移网络✅DiffEdit基于 Diffusion 的编辑文本/图像驱动✅StyleCLIPDraw结合 CLIP GAN 可文本换色/换图案 四、基于调色参考图的自动换色颜色匹配 原理
通过参考图像提取调色板对目标图进行颜色映射。
实现工具 skimage.exposure.match_histograms color_transfer
from skimage.exposure import match_histograms matched match_histograms(source_img, reference_img, channel_axis-1) 你可以怎么选
需求推荐方法有 mask目标颜色纯要求轻量OpenCV HSV 或 Lab 空间变换没有 mask需要识别物体分割模型U^2-Net、SAM HSV追求真实感 / 换色效果高级GAN/DiffusionRecolorGAN、DiffEdit有参考图希望换色风格一致Histogram Matching / Color Transfer ✅ Bonus给你一个功能框架参考 python
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class RecolorEngine: def __init__(self, modelu2net): self.mask_model load_model(model) def get_mask(self, img): return self.mask_model.predict(img) def recolor(self, img, target_hue120): mask self.get_mask(img) hsv cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v cv2.split(hsv) h[mask 0] target_hue return cv2.cvtColor(cv2.merge([h, s, v]), cv2.COLOR_HSV2BGR) 如果你提供一张样图和目标颜色或你想参考的图我可以帮你生成一个小 demo 或脚本来自动换色。是否要我帮你生成 你要的“图像编辑换颜色算法”可以分为以下几类从最简单到高级 1. 图像调色 / 色彩迁移Color Transfer Reinhard 等人“Color Transfer between Images”经典方法将源图和目标图映射到 Lab 色彩空间匹配均值与方差从而实现色彩风格迁移 arxiv.org8stackoverflow.com8mathematica.stackexchange.com8github.com。 有开源实现可用于 PythonOpenCV一行代码调用即可迁移配色风格。 2. 基于调色板的内容感知重着色Palette‑based Content‑Aware Recoloring 新论文介绍基于少量调色板入口进行局部编辑保留色块自然过渡 。 适合对图像中某一类对象如衣服、汽车进行精准色彩替换。 ⚙️ 3. 图层分解方法Layer-based LayerBuilder2017将图像分解为可交互色层允许对每个色层独立调色。使用局部线性嵌入算法效果自然 arxiv.org。 特别适用于需要UI并支持不同区域单独编辑的场景。 4. 深度学习方法GAN / Neural Networks HistoGAN ReHistoGAN通过颜色直方图控制生成图像的色彩同样可用于重着色真实图像 faculty.cc.gatech.edu15arxiv.org15github.com15。 DeepHist在图像到图像翻译任务中加入可微直方图层实现颜色风格的精细控制 arxiv.org。 若你想用深度学习进行更逼真和上下文感知的换色这些都是非常优秀的起点。 ️ 5. 实用工具与项目 Change Product Image ColorJS/P5通过颜色选择器快速替换商品图片颜色 github.com。 GMIC、GIMP、ImageJ这些开源图像处理平台包含多种调色、色彩映射插件和脚本例如 GMIC 提供色阶和 LUT 工具 en.wikipedia.org4en.wikipedia.org4en.wikipedia.org4。 ✅ 推荐方案
你的需求推荐方向快速在线/桌面换色使用 GMIC 或 JS 工具想控制整体风格全部重着色使用 Reinhard 色彩迁移只换部分区域如服饰尝试 Palette‑based 重着色 或 LayerBuilder追求真实感 上下文语义使用深度学习方法ReHistoGAN / DeepHist 示例Reinhard 色彩迁移 import cv2 import numpy as np def color_transfer(source, target): # 转 Lab 空间 src cv2.cvtColor(source, cv2.COLOR_BGR2LAB).astype(np.float32) tgt cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2LAB).astype(np.float32) # 调整 L,a,b 三通道 for i in range(3): tgt[:, :, i] ((tgt[:, :, i] - tgt[:, :, i].mean()) * (src[:, :, i].std() / tgt[:, :, i].std())) src[:, :, i].mean() return cv2.cvtColor(np.clip(tgt,0,255).astype(np.uint8), cv2.COLOR_LAB2BGR)
