AnyDoor: Zero-shot Object-level Image Customization 是一种基于扩散模型的图像生成技术，旨在通过无需额外训练即可将对象精确地放置到新的场景中。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域有广泛的应用前景。
https://github.com/sdbds/AnyDoor-for-windows
核心原理
扩散模型：AnyDoor 使用扩散模型生成图像，通过逐步去除噪声来生成高质量图像。
无需额外训练：AnyDoor 不需要为每个对象单独训练模型，只需一次训练即可应用于不同的对象和场景。
保持对象ID：在生成新的场景图像时，保持对象的ID（身份信息），确保生成的图像与原始对象一致。
主要应用
图像编辑：可以用于扩展照片或绘画的边界，使其适应不同的比例和用途。
游戏开发：在生成游戏场景时，使用这种技术可以创建更加完整和丰富的背景。
虚拟现实：在 VR 环境中，通过扩展视角范围，增强用户的沉浸感和真实感。
优势
高质量生成：生成的图像细节丰富，过渡自然。
多样性和灵活性：可以应用于不同类型的图像和场景。
自动化处理：减少了手动编辑的工作量，提高了效率。
安装
需要环境：Git，Python，anaconda3，cuda，cudnn
打开 CMD 并克隆存储库：
git clone https://github.com/sdbds/AnyDoor-for-windows
创建 venv，激活它并升级 pip：
cd AnyDoor-for-windows
python -m venv venv
venv\Scripts\Activate
python.exe -m pip install --upgrade pip
安装要求：
pip install -r requirements-windows.txt
使用 CUDA 安装炬：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
安装 CUDA 的 xformers：
pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
在AnyDoor-for-windows文件夹中创建path文件夹，并将所有模型下载到该path文件夹中！
https://modelscope.cn/models/iic/AnyDoor/files
激活 venv 后运行演示 GUI：
python run_gradio_demo.py
一键运行脚本
@echo off
chcp 65001 > nul
echo ----- 欢迎使用启动器 -----
echo 关注我的油管频道@Arvinz-cm2df
call .\venv\Scripts\Activate
python run_gradio_demo.py
pause
AnyDoor一键整合包云盘下载
https://www.123pan.com/s/Xs6uVv-qar1h
