ICLight

Reiluminación de imágenes impulsada por IA con IC-Light en Clore.ai

Ilumina de nuevo cualquier imagen con control de iluminación potenciado por IA.

Todos los ejemplos se pueden ejecutar en servidores GPU alquilados a través de CLORE.AI Marketplace.

Todos los ejemplos en esta guía se pueden ejecutar en servidores GPU alquilados a través de CLORE.AI Marketplace marketplace.

Alquilar en CLORE.AI

1. Visita CLORE.AI Marketplace

2. Filtrar por tipo de GPU, VRAM y precio

3. Elegir Bajo demanda (tarifa fija) o Spot (precio de puja)

4. Configura tu pedido:

   • Selecciona imagen Docker

   • Establece puertos (TCP para SSH, HTTP para interfaces web)

   • Agrega variables de entorno si es necesario

   • Introduce el comando de inicio

5. Selecciona pago: CLORE, BTC, o USDT/USDC

6. Crea el pedido y espera el despliegue

Accede a tu servidor

• Encuentra los detalles de conexión en Mis Pedidos

• Interfaces web: Usa la URL del puerto HTTP

• SSH: ssh -p <port> root@<proxy-address>

¿Qué es IC-Light?

IC-Light de lllyasviel permite:

• Reiluminar imágenes con descripciones de texto

• Cambiar la dirección y el color de la iluminación

• Agregar o eliminar sombras

• Crear efectos de iluminación de estudio

• Reiluminación de primer plano/fondo

Recursos

• GitHub: lllyasviel/IC-Light

• HuggingFace: lllyasviel/IC-Light

• Demo: HuggingFace Space

• Paper: Basado en la arquitectura ControlNet

Hardware recomendado

Componente	Mínimo	Recomendado	Óptimo
GPU	RTX 3060 12GB	RTX 4080 16GB	RTX 4090 24GB
VRAM	8GB	12GB	16GB
CPU	4 núcleos	8 núcleos	16 núcleos
RAM	16GB	32GB	64GB
Almacenamiento	30GB SSD	50GB NVMe	100GB NVMe
Internet	100 Mbps	500 Mbps	1 Gbps

Despliegue rápido en CLORE.AI

Imagen Docker:

pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel

Puertos:

22/tcp
7860/http

Comando:

cd /workspace && \
git clone https://github.com/lllyasviel/IC-Light.git && \
cd IC-Light && \
pip install -r requirements.txt && \
python gradio_demo.py

Accediendo a tu servicio

Después del despliegue, encuentra tu http_pub URL en Mis Pedidos:

1. Ir a Mis Pedidos página

2. Haz clic en tu pedido

3. Encuentra la http_pub URL (por ejemplo, abc123.clorecloud.net)

Usa https://TU_HTTP_PUB_URL en lugar de localhost en los ejemplos abajo.

Instalación

git clone https://github.com/lllyasviel/IC-Light.git
cd IC-Light
pip install -r requirements.txt

# Los modelos se descargan automáticamente en la primera ejecución

Lo que puedes crear

Fotografía de producto

• Iluminación perfecta para comercio electrónico

• Imágenes de catálogo consistentes

• Resultados con calidad de estudio sin estudio

Mejora de retratos

• Arregla la mala iluminación en fotos

• Agrega efectos de iluminación dramáticos

• Crea fotos profesionales de cabeza (headshots)

Proyectos creativos

• Transformación del ambiente

• Conversión de día a noche

• Efectos de iluminación artísticos

Producción de video

• Iguala la iluminación entre escenas

• Crea metraje listo para VFX

• Soluciona problemas de iluminación en locación

Materiales de marketing

• Creación de imágenes principales (hero image)

• Imágenes de marca consistentes

• Retoque rápido de fotografías

Uso básico

Reiluminación de primer plano (Modo FC)

Reilumina el sujeto manteniendo el fondo intacto:

import torch
from PIL import Image
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from ic_light import ICLightFC

# Cargar modelo
model = ICLightFC.from_pretrained("lllyasviel/IC-Light-FC")
model.to("cuda")

# Cargar imagen
image = Image.open("portrait.jpg")

# Reiluminar con prompt de texto
result = model.relight(
    image=image,
    prompt="luz dorada de la hora dorada desde la izquierda",
    num_inference_steps=25
)

result.save("relit_portrait.jpg")

Condicionado por fondo (Modo FBC)

Reilumina el primer plano para coincidir con un nuevo fondo:

from ic_light import ICLightFBC
from PIL import Image

model = ICLightFBC.from_pretrained("lllyasviel/IC-Light-FBC")
model.to("cuda")

# Cargar primer plano y nuevo fondo
foreground = Image.open("person.png")  # Con fondo transparente
background = Image.open("sunset_scene.jpg")

# Reiluminar para que coincida con el fondo
result = model.relight(
    foreground=foreground,
    background=background,
    prompt="iluminación cálida de atardecer",
    num_inference_steps=25
)

result.save("composited.jpg")

Prompts de iluminación

Iluminación basada en dirección

prompts = [
    "luz brillante desde el lado izquierdo",
    "luz suave desde arriba",
    "contraluz dramático desde atrás",
    "luz de borde desde la derecha",
    "luz difusa frontal",
    "luz a baja altura desde abajo"
]

Iluminación basada en color

prompts = [
    "luz dorada cálida",
    "crepúsculo azul frío",
    "luz neón rosa",
    "luz ambiental verde",
    "resplandor anaranjado del atardecer",
    "iluminación de estudio blanca"
]

Iluminación basada en entorno

prompts = [
    "luz de día exterior, sol brillante",
    "luz de ventana interior, sombras suaves",
    "luces nocturnas de la ciudad, reflejos de neón",
    "luz de vela, parpadeo cálido",
    "día nublado, iluminación difusa",
    "softbox de estudio, profesional"
]

Procesamiento por lotes

import os
from PIL import Image
from ic_light import ICLightFC

model = ICLightFC.from_pretrained("lllyasviel/IC-Light-FC")
model.to("cuda")

input_dir = "./images"
output_dir = "./relit"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

lighting_prompt = "iluminación profesional de estudio, sombras suaves"

for filename in os.listdir(input_dir):
    if not filename.endswith(('.jpg', '.png')):
        continue

    image = Image.open(os.path.join(input_dir, filename))

    result = model.relight(
        image=image,
        prompt=lighting_prompt,
        num_inference_steps=25
    )

    result.save(os.path.join(output_dir, f"relit_{filename}"))
    print(f"Procesado: {filename}")

Variaciones múltiples de iluminación

from ic_light import ICLightFC
from PIL import Image
import os

model = ICLightFC.from_pretrained("lllyasviel/IC-Light-FC")
model.to("cuda")

image = Image.open("product.jpg")

lighting_variations = {
    "daylight": "luz natural brillante de día, fondo blanco limpio",
    "dramatic": "iluminación lateral dramática, sombras oscuras",
    "warm": "hora dorada cálida, suave resplandor naranja",
    "cool": "iluminación azul fría, estética moderna",
    "studio": "softbox profesional de estudio, iluminación uniforme"
}

os.makedirs("./variations", exist_ok=True)

for name, prompt in lighting_variations.items():
    result = model.relight(
        image=image,
        prompt=prompt,
        num_inference_steps=25
    )
    result.save(f"./variations/{name}.jpg")
    print(f"Generado: {name}")

Interfaz Gradio

import gradio as gr
from PIL import Image
from ic_light import ICLightFC

model = ICLightFC.from_pretrained("lllyasviel/IC-Light-FC")
model.to("cuda")

def relight_image(image, prompt, steps, seed):
    generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(seed) if seed > 0 else None

    result = model.relight(
        image=image,
        prompt=prompt,
        num_inference_steps=steps,
        generator=generator
    )

    return result

demo = gr.Interface(
    fn=relight_image,
    inputs=[
        gr.Image(type="pil", label="Imagen de entrada"),
        gr.Textbox(
            label="Prompt de iluminación",
            value="iluminación profesional de estudio",
            placeholder="Describe la iluminación deseada..."
        ),
        gr.Slider(10, 50, value=25, step=5, label="Pasos"),
        gr.Number(value=-1, label="Semilla (-1 para aleatorio)")
    ],
    outputs=gr.Image(label="Imagen reiluminada"),
    title="IC-Light - Reiluminación de imágenes con IA",
    description="Cambia la iluminación en cualquier imagen con descripciones de texto. Ejecutándose en servidores GPU de CLORE.AI.",
    examples=[
        ["example.jpg", "luz de la hora dorada desde la izquierda", 25, -1],
        ["example.jpg", "iluminación de borde dramática, fondo oscuro", 25, -1],
        ["example.jpg", "luz suave de ventana, sombras suaves", 25, -1]
    ]
)

demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

Integración con ComfyUI

IC-Light está disponible como nodos de ComfyUI:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-IC-Light.git

Flujo de trabajo en ComfyUI

1. Carga tu imagen

2. Agrega el nodo IC-Light Loader

3. Conecta al nodo IC-Light Apply

4. Configura el prompt de iluminación

5. Conecta al KSampler

6. Salida a Guardar Imagen

Con eliminación de fondo

from ic_light import ICLightFBC
from rembg import remove
from PIL import Image

# Quitar fondo primero
original = Image.open("photo.jpg")
foreground = remove(original)

# Cargar nuevo fondo
background = Image.open("studio_bg.jpg")

# Reiluminar para que coincida
model = ICLightFBC.from_pretrained("lllyasviel/IC-Light-FBC")
model.to("cuda")

result = model.relight(
    foreground=foreground,
    background=background,
    prompt="iluminación de estudio que coincida con el fondo",
    num_inference_steps=25
)

result.save("composited.jpg")

Rendimiento

Modo	Resolución	GPU	Velocidad
FC (primer plano)	512x512	RTX 3090	3s
FC (primer plano)	512x512	RTX 4090	2s
FBC (composición)	512x512	RTX 4090	3s
FC (primer plano)	1024x1024	A100	4s

Variantes de modelo

Modelo	Descripción	Caso de uso
IC-Light-FC	Consistente en primer plano	Reiluminación de imagen individual
IC-Light-FBC	Consistente primer plano-fondo	Composición con fondos

Problemas comunes y soluciones

La iluminación no cambia

Problema: La salida se parece a la entrada

Soluciones:

• Usa prompts de iluminación más descriptivos

• Aumenta los pasos de inferencia a 30-40

• Prueba diferentes valores de semilla

• Usa contraste más fuerte en el prompt (p. ej., "dramático" vs "suave")

# Prompt más descriptivo
result = model.relight(
    image=image,
    prompt="foco dramático extremadamente brillante desde la esquina superior izquierda, sombras oscuras en el lado derecho",
    num_inference_steps=35
)

Artefactos en la cara/detalles

Problema: La cara o los detalles se ven distorsionados

Soluciones:

• Reducir la intensidad/escala de guía

• Usa más pasos de inferencia

• Mantén los cambios de iluminación sutiles

• Posprocesa con restauración facial

Problemas de cambio de color

Problema: Cambios de color no deseados

Soluciones:

• Sé específico sobre el color en el prompt

• Agrega "preservar los colores originales" al prompt

• Usa descripciones de iluminación neutrales en color

• Posprocesa con corrección de color

Cambios en el fondo

Problema: El fondo cambia cuando solo debería el primer plano

Soluciones:

• Usa modo FC (consistente en primer plano)

• Preprocesa con eliminación de fondo

• Usa una máscara para aislar al sujeto

Resultados inconsistentes

Problema: El mismo prompt da resultados muy diferentes

Soluciones:

• Establece una semilla fija para reproducibilidad

• Aumenta los pasos de inferencia para mayor estabilidad

• Usa prompts más simples y directos

# Resultados consistentes con semilla fija
result = model.relight(
    image=image,
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=30,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42)
)

Solución de problemas

La reiluminación se ve poco natural

• Haz coincidir la dirección de la luz con la escena

• Usa intensidad de luz apropiada

• Considera las sombras en la imagen original

Fondo afectado

• Usa correctamente la máscara de primer plano

• Segmenta el sujeto del fondo primero

• Ajusta la caída de la luz (light falloff)

La salida está demasiado oscura/clara

• Ajusta los valores de intensidad de la luz

• Usa salida HDR si está disponible

• Posprocesa con curvas

El modelo no carga

• Descarga todos los checkpoints requeridos

• Comprueba la integridad de los archivos

• Verifica la compatibilidad con CUDA

Estimación de costos

Tarifas típicas del marketplace de CLORE.AI (a fecha de 2024):

GPU	Tarifa por hora	Tarifa diaria	Sesión de 4 horas
RTX 3060	~$0.03	~$0.70	~$0.12
RTX 3090	~$0.06	~$1.50	~$0.25
RTX 4090	~$0.10	~$2.30	~$0.40
A100 40GB	~$0.17	~$4.00	~$0.70
A100 80GB	~$0.25	~$6.00	~$1.00

Los precios varían según el proveedor y la demanda. Consulta CLORE.AI Marketplace para las tarifas actuales.

Ahorra dinero:

• Usa Spot market para cargas de trabajo flexibles (a menudo 30-50% más barato)

• Paga con CLORE tokens

• Compara precios entre diferentes proveedores

Próximos pasos

• TripoSR - Convertir imágenes reiluminadas a 3D

• Stable Diffusion - Generar imágenes para reiluminar

• ComfyUI - Integración avanzada de flujos de trabajo

• Fooocus - Generación de imágenes simple