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.

सभी उदाहरण GPU सर्वरों पर चलाए जा सकते हैं, जिन्हें किराए पर लिया गया हो CLORE.AI मार्केटप्लेस.

इस गाइड के सभी उदाहरण GPU सर्वरों पर चलाए जा सकते हैं, जिन्हें किराए पर लिया गया हो CLORE.AI मार्केटप्लेस मार्केटप्लेस।

CLORE.AI पर किराए पर लेना

देखें CLORE.AI मार्केटप्लेस
GPU प्रकार, VRAM और कीमत के अनुसार फ़िल्टर करें
चुनें ऑन-डिमांड (नियत दर) या स्पॉट (बोली मूल्य)
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
भुगतान चुनें: CLORE, BTC, या USDT/USDC
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
HuggingFace: lllyasviel/IC-Light
डेमो: HuggingFace Space
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:

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:

पर जाएँ मेरे ऑर्डर पेज
अपने ऑर्डर पर क्लिक करें
ढूंढें http_pub URL (उदा., abc123.clorecloud.net)

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

इंस्टॉलेशन

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:

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:

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

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

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

पर्यावरण-आधारित प्रकाश

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

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

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

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:

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

ComfyUI वर्कफ़्लो

अपनी छवि लोड करें
IC-Light Loader नोड जोड़ें
IC-Light Apply नोड से कनेक्ट करें
प्रकाश प्रॉम्प्ट सेट करें
KSampler से कनेक्ट करें
Save Image में आउटपुट करें

पृष्ठभूमि हटाने के साथ

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")


# 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


# 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 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 - रीलाइट की गई छवियों को 3D में बदलें
Stable Diffusion - रीलाइटिंग के लिए छवियाँ उत्पन्न करें
ComfyUI - उन्नत वर्कफ़्लो एकीकरण
Fooocus - सरल छवि निर्माण

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अंतिम अपडेट 13 दिन पहले

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