每天都会看很多的开源项目
这个项目可能是近期看到最惊艳的一个了 ，让我迫不及待地想去分享给大家
你很难想象自己换发型、换发色会变成什么样子，也很难想象一个沙发形状的蛋糕会是什么样，这个最新的开源项目 MimicBrush 将会满足你所有的幻想
倒不是说局部重绘有多么新颖，毕竟大家用的AI绘图软件都有这个功能，Mijourney、Stable Diffusion、Dalle3这些都可以，不过重绘也是用AI把这部分重新创造，抽卡把人都抽麻了还得不到自己想要的样子
而 MimicBrush 让AI真正的懂了你要重绘的内容 ，让图片真的变成你想要的样子
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直接切入主题
我们先来看一段官方的演示视频
是不是感觉很神奇，
我们脑海里所有的天马行空，居然都可以变成可以看得到的图像
最近各地天气挺热，恰好我这几天想买个草帽戴着遮阳，实在是不知道戴上什么样，不如就直接用 MimicBrush 实际戴上看看
实际体验下来还挺有趣的， 试用链接 在下面，你们也可以直接去玩一下
https://huggingface.co/spaces/xichenhku/MimicBrush
这就会有很多 商用场景
比如，发型设计师提前让顾客看到自己染发后的样子，卖项链的商家可以让顾客先戴上看看，都可以让顾客的体验感更好
这个功能完全可以做成一个软件，给很多行业的商家都解决了用户预体验的问题
下面讲点这个开源项目
专业一些的内容
项目简介
MimicBrush 是一个用于零样本图像编辑的工具，通过参考图像实现高效的图像编辑。
它采用双 U-Nets 模型，结合稳定扩散和深度模型技术，使用户能够对上传的源图像进行指定区域的编辑，并通过参考图像模仿实现自然过渡。MimicBrush 的核心基于 IP-Adapter 和 MagicAnimate 项目，提供了灵活的编辑体验。
方法
MimicBrush的 主要结构包括模仿U-Net、参考U-Net和深度模型：
·模仿U-Net： 基于SD-1.5填充模型，接收13通道的输入，包括图像潜变量、二进制掩码、背景潜变量和深度潜变量
·参考U-Net： 从SD-1.5模型初始化，提取参考图像的多级特征，辅助模仿U-Net进行区域填充
·深度模型： 使用Depth Anything预测未掩盖源图像的深度图，并通过训练投影器将其投影到深度潜变量中，作为形状控制
具体的部署，可以到github链接readme部分去看下，这么好用的功能，希望可以早点让更多普通用户能体验
项目链接
https://github.com/ali-vilab/MimicBrush
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