RemoveBG vs InstructPix2Pix

RemoveBG est un outil en ligne puissant et convivial qui vous permet de supprimer les arrière-plans d'images en quelques secondes, et le meilleur, c'est qu'il est entièrement gratuit ! Grâce à la technologie avancée d'IA, RemoveBG facilite la suppression de l'arrière-plan, vous faisant gagner du temps et des efforts. Que vous ayez besoin de modifier des images pour des projets créatifs, du matériel marketing ou pour un usage personnel, RemoveBG est là pour vous.

Avec RemoveBG, le processus de suppression des arrière-plans des images est aussi simple que 1-2-3. Tout d’abord, choisissez l’image que vous souhaitez modifier et téléchargez-la dans l’outil. Deuxièmement, laissez la technologie avancée d'IA analyser votre image et supprimer automatiquement l'arrière-plan. Enfin, téléchargez la nouvelle image et utilisez-la à toutes fins souhaitées. Dites adieu aux problèmes d'arrière-plan et bonjour à l'édition d'images sans tracas avec RemoveBG.

InstructPix2Pix modifie une photo à partir d'une instruction en langage courant telle que « rendre le ciel orange au coucher du soleil » ou « transformer ceci en aquarelle ». Vous fournissez une image d'entrée et une commande textuelle courte, et le modèle renvoie une version modifiée en quelques secondes sans entraînement préalable sur cette photo spécifique. Il a été publié comme un Highlight CVPR 2023 par des chercheurs de l'UC Berkeley.

Les éditeurs basés sur des masques vous obligent à peindre des régions avant de modifier quoi que ce soit. InstructPix2Pix effectue un passage avant unique à partir du texte seul, évitant les étapes de fine-tuning ou d'inversion par image qui ralentissent d'autres workflows d'édition par diffusion. Le compromis apparaît dans les cas d'échec présentés dans l'article : les changements de point de vue, les échanges d'objets et les modifications locales précises restent des points faibles.

Le projet propose un code open source sur GitHub et un espace de démonstration Hugging Face pour tester les modifications dans un navigateur. L'entraînement a combiné GPT-3 et Stable Diffusion pour synthétiser des paires d'instructions, et le modèle publié se généralise aux photos réelles jusqu'à environ 768 pixels de large malgré une résolution d'entraînement de 256x256.