kontext pattern extractor
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このバージョンについて
モデル説明
Kontext: 2Dパターン/グラフィック抽出LoRA
概要と目的
これは新たに学習されたKontext LoRAであり、その即時的な用途はまだ検討中です。
このモデルの中心的な機能は、物体の表面パターン（ラッピングやデカール）を正確に抽出することです。主な計画は、抽出された平面的なグラフィック要素を収集し、その後のQwen-Imageモデルの学習用に専用データセットを構築することです。
目標：CMF部門の強化
私の即時的な目標は、CMF（色、素材、仕上げ）部門向けの強力なリソースを提供することです。このツールはデザイナーが以下の作業を迅速に行えるように支援します：
収集と抽出：さまざまなオンラインソースから興味深いデカールやラッピングを効率的に抽出。
アセット変換：複雑なビジュアルモチーフを標準化された平面デザイン形式に素早く変換。
ライブラリ構築：その後の製品開発やコンセプト設計のために、包括的なデザインアセットライブラリの構築を加速。
将来のビジョン：包括的なデザインワークフロー
現在のLoRAは、より大きなビジョンにおける第一歩にすぎません。現状の制限（例：サイドショットへの依存）を認識しており、次のような高度な機能の検討を進めています：
複雑な抽出：動きのある物体の写真、極端な角度、または困難な照明条件下でのパターンを正確に抽出する能力。
逆適用：抽出した2Dグラフィックパターンを3Dオブジェクトに逆適用して、高精細なレンダリングを生成する機能の開発。
最終的に、私は産業および輸送分野のCMF部門における外装塗装、デカール、ラッピングデザインの処理方法を革命的に変えることを目的とした、エンドツーエンドの包括的なデザインワークフローを構築しています。
ワークフローとパフォーマンス
ワークフロー：モデルは標準ワークフローを活用し、単に
loraloaderonlyノードを追加するだけで実行されます。
入力要件：入力画像は特定の形式で準備する必要があります。対象物体（例：車のサイドプロファイル）は上部に配置し、抽出されたパターンを埋めるために下部に空白キャンバス/空間を空けておく必要があります（図1の形式と同じ）。
最適な使用対象：車のサイドビューからのデカールやラッピングの抽出。
このLoRAを使用しない場合と比較して、抽出されたパターンの品質は明確に優れています。
有効な結果は、およそ4回の試行中に1回得られます。
複雑なオートバイパターンは、一般的に正確に抽出するのが困難です。
プロンプトテンプレート
このLoRAを効果的に使用するには、以下のテンプレートに従ってください：
add the graphic pattern from XXX body and fill it in the bottom blank area while maintain the XXX and pattern unchange
(XXXは対象の具体的な説明に置き換えてください。)
Civitaiタグ
kontext pattern extract lora