上海交通大学发布开放源代码的图像合成解决方案——libcom

libcom指的是什么？

LibCom 是由上海交通大学的 BCMI 实验室开发的一款专注于图像合成的技术工具箱，其设计目的是克服前景与背景之间在视觉、几何和语义方面可能存在的不一致问题，并生成高度真实的合成图像。该工具箱涵盖了广泛的图像处理任务，包括但不限于图像融合、和谐化处理、阴影创建、对象布置以及基于生成模型的合成方法等。LibCom 不断集成高效的算法实现方式并持续更新迭代，力求用户能够通过简单的导入命令轻松使用这些功能。加载libcom库处理涉及图像合成的难题时，用户能够更加简便地执行复杂多样的图像组合任务。

libcom的核心作用

• 影像合成在创建合成图片的过程中，利用图像融合技术可以实现前景与背景之间更加流畅的过渡效果，从而降低明显接缝及人工痕迹的存在感。
• 图片协调处理（图像调和）：通过校正前景元素的光线与色彩，使其与背景环境中的光线及色彩相协调一致，从而增强整体合成图片的真实性。
• 产生阴影（影子生成）：通过为前景物体添加恰当的阴影效果，提升前景与背景间的互动性及三维视觉效果。
• 物体摆放（物体布局）：设定前景物在背景中合适的摆放位置与尺寸，需考量遮盖效果、层次感及场景的逻辑统一性。
• 创建型整合（创造性组合）：利用生成模型根据前景与背景图片制作出真实的合成图，并融入前景区块的几何结构及语义资讯。

libcom的核心技术机制

• 经典影像处理运用诸如 Poisson 图像编辑及拉普拉斯金字塔之类的技法来实现图像边界的平滑处理。
• 深层次机器学习剩余的卷积神经网络（CNN）用于提取图像特性，并执行基于像素的颜色与光照校正。
• 对抗生成网络（AGNs）于生成式合成技术里，运用 GANs 创造出能够自然融入背景，并具备准确光影效果的前景图像。
• 传播模型利用扩散模型，在已知噪音及有限前景区信息的前提下创造高清晰度的合成影像。
• 资料集合预先训练的模型通过对多种公开数据集进行模型训练，保证算法能够在不同的应用场景中表现出良好的效果。
• 特性抽取及配对利用诸如BargainNet之类的特征抽取方法来评定合成图片里前景区和背景区的协调性。

libcom项目的仓库位置

• 官方网站URLExceptiontaboolaURLExceptiontaboola<tool_call><|im_start|> nuestArgsConstructorstyleType 없습니다访问该项目的页面: https://pypi.org/project/libcom/
• Git存储库：在GitHub上可以找到名为bcmi/libcom的项目。
• 关于arXiv的技术文章在学术论文数据库中可以找到编号为2106.14490的文档，该链接指向了这篇未经同行评审的研究报告。
• 网上试用演示版：访问该图像合成演示的链接为 https://bcmi.sjtu.edu.cn/home/niuli/demo_image_composition/

libcom的使用场合

• 提升现实体验（AR）在使用增强现实的应用程序时，通过图像融合的技术手段，能够使得虚拟物体自然无痕地嵌入实际环境之中，从而让用户享受到更为逼真的沉浸式感受。
• 创意艺术作品创作者们运用图像合成的技法，融合多样化的视觉素材，生成独树一帜的艺术品或是创意设计方案。
• 在线购物网上商家通过把家具模型融入实际家庭环境的图片里，让买家能够体验到产品的虚拟摆放效果。
• 影片与视像创作在影片的后制阶段，通过图像合成技术可以构建出复杂的情景，或是把演员安放在无法实地摄取的背景下。
• 制作电子游戏通过运用图像合成技术，游戏设计师能够构建虚拟的游戏世界，并把游戏角色巧妙地置入现实环境中，以此来提升玩家的兴趣和沉浸体验。