kontext pattern extractor

上下文：2D 图案/图形提取 LoRA

概述与目的

这是一个新训练的Kontext LoRA，其直接应用场景仍在探索中。

其核心功能是精确提取物体表面图案（涂装或贴花）。主要计划是将这些提取出的平面图形元素整理成一个专用数据集，用于后续的Qwen-Image 模型训练。

目标：赋能 CMF 部门

我的即时目标是为CMF（色彩、材料、表面处理）部门创建一个强大的资源。该工具能帮助设计师快速：

1. 收集与提取：从各种在线来源高效提取有趣的贴花和涂装。

2. 资产转换：快速将复杂的视觉图案转换为标准化的平面设计格式。

3. 库构建：加速综合设计资产库的编纂过程，以支持后续的产品开发与概念设计。

未来愿景：完整的设工作流程

当前的 LoRA 是一个更宏大愿景中的第一步。我承认其现有局限性（例如依赖侧面图像），并正在积极探索进阶功能：

• 复杂提取：能够从运动中的物体、极端角度或恶劣光照条件下的照片中精确提取图案。

• 反向应用：开发将提取的 2D 图形图案反向应用于 3D 物体，生成高保真渲染图的能力。

最终，我正在构建一个端到端、完整的设工作流程，专门用于革新工业与交通领域 CMF 中外部涂装、贴花和涂装设计的处理方式。

工作流程与性能

• 工作流程：模型采用标准工作流程，仅需添加一个 loraloaderonly 节点即可。

• 输入要求：输入图像必须采用特定格式：目标物体（如汽车侧面轮廓）应置于图像上部，下方留出空白区域，用于填充提取出的图案（类似图1格式）。

• 最适合场景：从汽车侧面视角中提取贴花和涂装。

• 与未使用此 LoRA 的结果相比，该模型的图案提取效果显著更优。

• 大约每四次尝试可获得一次可用结果。

• 复杂摩托车图案通常难以准确提取。

提示模板

为有效使用此 LoRA，请遵循以下模板：

从 XXX 车身添加图形图案，并填充至底部空白区域，保持 XXX 和图案不变

（请将 XXX 替换为具体的主体或物体描述。）

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