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# ICLight

Clore.ai GPUs पर IC-Light के साथ AI-संचालित इमेज रीलाइटिंग

AI-संचालित प्रकाश नियंत्रण के साथ किसी भी छवि को फिर से प्रकाशमान करें.

{% hint style="success" %}
सभी उदाहरण GPU सर्वरों पर चलाए जा सकते हैं, जिन्हें किराए पर लिया गया हो [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

{% hint style="info" %}
इस गाइड के सभी उदाहरण GPU सर्वरों पर चलाए जा सकते हैं, जिन्हें किराए पर लिया गया हो [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace) मार्केटप्लेस।
{% endhint %}

## CLORE.AI पर किराए पर लेना

1. देखें [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace)
2. GPU प्रकार, VRAM और कीमत के अनुसार फ़िल्टर करें
3. चुनें **ऑन-डिमांड** (नियत दर) या **स्पॉट** (बोली मूल्य)
4. अपने ऑर्डर को कॉन्फ़िगर करें:
   * Docker इमेज चुनें
   * पोर्ट सेट करें (SSH के लिए TCP, वेब UI के लिए HTTP)
   * यदि आवश्यक हो, तो environment variables जोड़ें
   * स्टार्टअप कमांड दर्ज करें
5. भुगतान चुनें: **CLORE**, **BTC**, या **USDT/USDC**
6. ऑर्डर बनाएं और परिनियोजन की प्रतीक्षा करें

### अपने सर्वर तक पहुंचें

* कनेक्शन विवरण यहाँ खोजें **मेरे ऑर्डर**
* वेब इंटरफ़ेस: HTTP पोर्ट URL का उपयोग करें
* SSH: `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

## IC-Light क्या है?

lllyasviel का IC-Light निम्न सक्षम करता है:

* टेक्स्ट विवरणों के साथ छवियों को फिर से प्रकाशमान करें
* प्रकाश की दिशा और रंग बदलें
* छायाएँ जोड़ें या हटाएँ
* स्टूडियो लाइटिंग प्रभाव बनाएं
* अग्रभूमि/पृष्ठभूमि पुनःप्रकाशन

## संसाधन

* **GitHub:** [lllyasviel/IC-Light](https://github.com/lllyasviel/IC-Light)
* **HuggingFace:** [lllyasviel/IC-Light](https://huggingface.co/lllyasviel/IC-Light)
* **डेमो:** [HuggingFace Space](https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light)
* **पेपर:** ControlNet आर्किटेक्चर पर आधारित

## अनुशंसित हार्डवेयर

| घटक     | न्यूनतम       | अनुशंसित      | इष्टतम        |
| ------- | ------------- | ------------- | ------------- |
| GPU     | RTX 3060 12GB | RTX 4080 16GB | RTX 4090 24GB |
| VRAM    | 8GB           | 12GB          | 16GB          |
| CPU     | 4 कोर         | 8 कोर         | 16 कोर        |
| RAM     | 16GB          | 32GB          | 64GB          |
| स्टोरेज | 30GB SSD      | 50GB NVMe     | 100GB NVMe    |
| इंटरनेट | 100 Mbps      | 500 Mbps      | 1 Gbps        |

## CLORE.AI पर त्वरित परिनियोजन

**Docker इमेज:**

```
pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel
```

**पोर्ट्स:**

```
22/tcp
7860/http
```

**कमांड:**

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

## अपनी सेवा तक पहुंचना

परिनियोजन के बाद, अपना `http_pub` URL यहाँ खोजें **मेरे ऑर्डर**:

1. पर जाएँ **मेरे ऑर्डर** पेज
2. अपने ऑर्डर पर क्लिक करें
3. ढूंढें `http_pub` URL (उदा., `abc123.clorecloud.net`)

उपयोग करें `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` के बजाय `localhost` नीचे दिए उदाहरणों में।

## इंस्टॉलेशन

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

# मॉडल पहली बार चलाने पर अपने आप डाउनलोड हो जाते हैं
```

## आप क्या बना सकते हैं

### उत्पाद फोटोग्राफी

* ई-कॉमर्स के लिए उत्तम प्रकाश
* सुसंगत कैटलॉग छवियाँ
* स्टूडियो के बिना स्टूडियो-गुणवत्ता वाले परिणाम

### पोर्ट्रेट संवर्द्धन

* फोटो में खराब प्रकाश को ठीक करें
* नाटकीय प्रकाश प्रभाव जोड़ें
* पेशेवर हेडशॉट बनाएं

### रचनात्मक प्रोजेक्ट

* मूड रूपांतरण
* दिन से रात में रूपांतरण
* कलात्मक प्रकाश प्रभाव

### वीडियो निर्माण

* दृश्यों में प्रकाश को मेल करें
* VFX-तैयार फुटेज बनाएं
* लोकेशन पर प्रकाश संबंधी समस्याएँ ठीक करें

### मार्केटिंग सामग्री

* हीरो इमेज निर्माण
* सुसंगत ब्रांड इमेजरी
* त्वरित फोटो रिटचिंग

## मूल उपयोग

### अग्रभूमि पुनःप्रकाशन (FC मोड)

पृष्ठभूमि को यथावत रखते हुए विषय को फिर से प्रकाशमान करें:

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

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

# छवि लोड करें
image = Image.open("portrait.jpg")

# टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के साथ पुनःप्रकाशित करें
result = model.relight(
    image=image,
    prompt="golden hour sunlight from the left",
    num_inference_steps=25
)

result.save("relit_portrait.jpg")
```

### पृष्ठभूमि-शर्तित (FBC मोड)

नई पृष्ठभूमि से मेल खाने के लिए अग्रभूमि को पुनःप्रकाशित करें:

```python
from ic_light import ICLightFBC
from PIL import Image

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

# अग्रभूमि और नई पृष्ठभूमि लोड करें
foreground = Image.open("person.png")  # पारदर्शी पृष्ठभूमि के साथ
background = Image.open("sunset_scene.jpg")

# पृष्ठभूमि से मेल कराने के लिए पुनःप्रकाशित करें
result = model.relight(
    foreground=foreground,
    background=background,
    prompt="warm sunset lighting",
    num_inference_steps=25
)

result.save("composited.jpg")
```

## प्रकाश प्रॉम्प्ट

### दिशा-आधारित प्रकाश

```python
prompts = [
    "left side से आने वाली तेज़ रोशनी",
    "ऊपर से आने वाली मुलायम रोशनी",
    "पीछे से आने वाली नाटकीय बैकलाइट",
    "दाईं ओर से रिम लाइटिंग",
    "सामने की ओर मुखातिब विसरित प्रकाश",
    "नीचे से आने वाली कम कोण की रोशनी"
]
```

### रंग-आधारित प्रकाश

```python
prompts = [
    "गर्म सुनहरी धूप",
    "ठंडी नीली संध्या",
    "नियॉन गुलाबी रोशनी",
    "हरी परिवेशी रोशनी",
    "नारंगी सूर्यास्त की आभा",
    "सफेद स्टूडियो लाइटिंग"
]
```

### पर्यावरण-आधारित प्रकाश

```python
prompts = [
    "आउटडोर दिन का उजाला, तेज़ धूप",
    "इनडोर खिड़की की रोशनी, मुलायम छायाएँ",
    "रात के शहर की रोशनियाँ, नियॉन प्रतिबिंब",
    "मोमबत्ती की रोशनी, गर्म झिलमिलाहट",
    "बादल वाला दिन, विसरित प्रकाश",
    "स्टूडियो सॉफ्टबॉक्स, पेशेवर"
]
```

## बैच प्रोसेसिंग

```python
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 = "पेशेवर स्टूडियो लाइटिंग, मुलायम छायाएँ"

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"Processed: {filename}")
```

## प्रकाश की कई विविधताएँ

```python
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": "तेज़ प्राकृतिक दिन का उजाला, साफ़ सफेद पृष्ठभूमि",
    "dramatic": "नाटकीय साइड लाइटिंग, गहरी छायाएँ",
    "warm": "गर्म सुनहरी घड़ी, मुलायम नारंगी आभा",
    "cool": "ठंडी नीली रोशनी, आधुनिक सौंदर्य",
    "studio": "पेशेवर स्टूडियो सॉफ्टबॉक्स, समान प्रकाश"
}

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"Generated: {name}")
```

## Gradio इंटरफ़ेस

```python
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="Input Image"),
        gr.Textbox(
            label="Lighting Prompt",
            value="professional studio lighting",
            placeholder="वांछित प्रकाश का वर्णन करें..."
        ),
        gr.Slider(10, 50, value=25, step=5, label="चरण"),
        gr.Number(value=-1, label="Seed (-1 for random)")
    ],
    outputs=gr.Image(label="पुनःप्रकाशित छवि"),
    title="IC-Light - AI छवि पुनःप्रकाशन",
    विवरण="टेक्स्ट विवरणों के साथ किसी भी छवि की रोशनी बदलें। CLORE.AI GPU सर्वरों पर चल रहा है।",
    examples=[
        ["example.jpg", "golden hour sunlight from the left", 25, -1],
        ["example.jpg", "dramatic rim lighting, dark background", 25, -1],
        ["example.jpg", "soft window light, gentle shadows", 25, -1]
    ]
)

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

## ComfyUI एकीकरण

IC-Light ComfyUI नोड्स के रूप में उपलब्ध है:

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

### ComfyUI वर्कफ़्लो

1. अपनी छवि लोड करें
2. IC-Light Loader नोड जोड़ें
3. IC-Light Apply नोड से कनेक्ट करें
4. प्रकाश प्रॉम्प्ट सेट करें
5. KSampler से कनेक्ट करें
6. Save Image में आउटपुट करें

## पृष्ठभूमि हटाने के साथ

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

# पहले पृष्ठभूमि हटाएँ
original = Image.open("photo.jpg")
foreground = remove(original)

# नई पृष्ठभूमि लोड करें
background = Image.open("studio_bg.jpg")

# मेल कराने के लिए पुनःप्रकाशित करें
model = ICLightFBC.from_pretrained("lllyasviel/IC-Light-FBC")
model.to("cuda")

result = model.relight(
    foreground=foreground,
    background=background,
    prompt="studio lighting matching background",
    num_inference_steps=25
)

result.save("composited.jpg")
```

## प्रदर्शन

| मोड            | रिज़ॉल्यूशन | GPU      | गति     |
| -------------- | ----------- | -------- | ------- |
| FC (अग्रभूमि)  | 512x512     | RTX 3090 | 3 सेकंड |
| FC (अग्रभूमि)  | 512x512     | RTX 4090 | 2 सेकंड |
| FBC (संग्रहित) | 512x512     | RTX 4090 | 3 सेकंड |
| FC (अग्रभूमि)  | 1024x1024   | A100     | 4 सेकंड |

## मॉडल वेरिएंट

| मॉडल         | विवरण                     | उपयोग-प्रकरण               |
| ------------ | ------------------------- | -------------------------- |
| IC-Light-FC  | अग्रभूमि-सुसंगत           | एकल छवि पुनःप्रकाशन        |
| IC-Light-FBC | अग्रभूमि-पृष्ठभूमि सुसंगत | पृष्ठभूमियों के साथ संयोजन |

## सामान्य समस्याएँ और समाधान

### प्रकाश नहीं बदलता

**समस्या:** आउटपुट इनपुट जैसा दिखता है

**समाधान:**

* अधिक वर्णनात्मक प्रकाश प्रॉम्प्ट का उपयोग करें
* इनफेरेंस चरणों को 30-40 तक बढ़ाएँ
* विभिन्न seed मानों को आज़माएँ
* प्रॉम्प्ट में अधिक मजबूत कंट्रास्ट उपयोग करें (उदा., "dramatic" बनाम "soft")

```python

# अधिक वर्णनात्मक प्रॉम्प्ट
result = model.relight(
    image=image,
    prompt="ऊपरी बाएँ से आने वाला अत्यंत चमकीला नाटकीय स्पॉटलाइट, दाईं ओर गहरी छायाएँ",
    num_inference_steps=35
)
```

### चेहरे/विवरणों पर आर्टिफैक्ट्स

**समस्या:** चेहरा या विवरण विकृत दिखते हैं

**समाधान:**

* strength/guidance स्केल कम करें
* अधिक inference चरणों का उपयोग करें
* प्रकाश परिवर्तनों को सूक्ष्म रखें
* फेस रिस्टोरेशन के साथ पोस्ट-प्रोसेस करें

### रंग परिवर्तन समस्याएँ

**समस्या:** अनचाहे रंग परिवर्तन

**समाधान:**

* प्रॉम्प्ट में रंग के बारे में विशिष्ट रहें
* प्रॉम्प्ट में "मूल रंगों को संरक्षित रखें" जोड़ें
* रंग-तटस्थ प्रकाश विवरणों का उपयोग करें
* पोस्ट-प्रोसेस रंग सुधार

### पृष्ठभूमि बदलती है

**समस्या:** जब केवल अग्रभूमि बदलनी चाहिए, तब पृष्ठभूमि बदल जाती है

**समाधान:**

* FC मोड का उपयोग करें (फोरग्राउंड सुसंगत)
* बैकग्राउंड हटाकर प्री-प्रोसेस करें
* विषय को अलग करने के लिए मास्क का उपयोग करें

### असंगत परिणाम

**समस्या:** एक ही प्रॉम्प्ट बहुत अलग परिणाम देता है

**समाधान:**

* पुनरुत्पादन के लिए निश्चित सीड सेट करें
* स्थिरता के लिए इन्फरेंस स्टेप्स बढ़ाएँ
* सरल, अधिक सीधे प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करें

```python

# निश्चित सीड के साथ सुसंगत परिणाम
result = model.relight(
    image=image,
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=30,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42)
)
```

## समस्या निवारण

### रीलाइटिंग अप्राकृतिक लगती है

* प्रकाश दिशा को दृश्य के साथ मिलाएँ
* उपयुक्त प्रकाश तीव्रता का उपयोग करें
* मूल छवि में छायाओं पर विचार करें

### बैकग्राउंड प्रभावित

* फोरग्राउंड मास्क का सही उपयोग करें
* पहले विषय को बैकग्राउंड से विभाजित करें
* लाइट फॉलऑफ सेटिंग्स समायोजित करें

### आउटपुट बहुत गहरा/उज्ज्वल है

* प्रकाश तीव्रता मान समायोजित करें
* यदि उपलब्ध हो तो HDR आउटपुट का उपयोग करें
* कर्व्स के साथ पोस्ट-प्रोसेस करें

### मॉडल लोड नहीं हो रहा

* सभी आवश्यक चेकपॉइंट्स डाउनलोड करें
* फ़ाइल की अखंडता जाँचें
* CUDA संगतता सत्यापित करें

## लागत अनुमान

CLORE.AI मार्केटप्लेस की सामान्य दरें (2024 तक):

| GPU       | प्रति घंटा दर | दैनिक दर | 4 घंटे का सत्र |
| --------- | ------------- | -------- | -------------- |
| 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        |

*कीमतें प्रदाता और मांग के अनुसार बदलती हैं। जाँचें* [*CLORE.AI मार्केटप्लेस*](https://clore.ai/marketplace) *वर्तमान दरों के लिए।*

**पैसा बचाएँ:**

* का उपयोग करें **स्पॉट** अवरोधनीय कार्य के लिए मार्केट — लगभग एक-तिहाई सर्वर स्पॉट कीमत को ऑन-डिमांड से कम रखते हैं (मध्यिका \~13% कम), बाकी इसे बराबर रखते हैं
* से भुगतान करें **CLORE** टोकन
* विभिन्न प्रदाताओं के बीच कीमतों की तुलना करें

## अगले कदम

* [TripoSR](/guides/guides_v2-hi/3d/triposr.md) - रीलाइट की गई छवियों को 3D में बदलें
* Stable Diffusion - रीलाइटिंग के लिए छवियाँ उत्पन्न करें
* ComfyUI - उन्नत वर्कफ़्लो एकीकरण
* [Fooocus](/guides/guides_v2-hi/image-generation/fooocus-simple-sd.md) - सरल छवि निर्माण


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GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-hi/image-processing/iclight.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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