大家好，我是两个儿子奶爸，此前深耕电商行业近十年，现投身于AI创业领域。今天我将围绕家具商业落地的融图需求，详细分享这套control UV的核心节点设计与搭建思路。首先打开control界面，这里加载上咱们的产品图像，下面加载上咱们一个场景图像，控制一项图像的宽高比例。这里加载上咱们的brain net模型，再通过这个IMBG2.0模型进行高精度抠图。这一块呢是遮罩处理模块，遮罩分离产品与原始图像。往右通过这个节点将产品图像精确的合成到背景图像上。这里可以调节家具占画面的比例大小。下面是X轴位置调整，再下面是Y轴的位置调整，右边是一个预览图像。下面咱们演示一下，我调一下这个比例大小，家具随之变小，再调一下这个X轴家具往左移，然后调一下Y轴家具往上移。这里核心的是模型处理，这儿呢加载上咱们的context大模型，它专注于图像融合场景。往下是双Clive加载器，再通过这个refresh lt让产品与新背景光线融合的更加自然，再加载上咱们的YE编码呀，VE加载器啊，通过这个flex引导这个数值越高呢，文本描述力就越强。条件磷化呢是消除一些条件的影响，还有一个核心的lol模模型，这需要自己训练。在通过调节度度生生成图像融合效果，然后这个XX阶段最后经过YE解码生成最终的融图效果。这样的工作流设计是否切合您的需求？若您认可这种模式，赶紧行动起来，尝试运用它将为您的工作减负提效，降低时间成本。
《家具融图攻略：control UV核心节点设计与搭建全解析》
在当今数字化时代，家具融图在商业应用中愈发重要。今天就来详细讲讲如何利用control UV进行家具融图。
首先，了解其核心节点设计。打开control界面后，加载产品与场景图像，控制好宽高比例。接着，运用brain net模型结合IMBG2.0进行高精度抠图，遮罩处理模块分离产品与原始图像。然后，将产品图像精确合成到背景图像上，通过调节家具占比、X轴和Y轴位置，达到理想效果。
核心的模型处理环节，要加载context大模型，它专注于图像融合场景。双Clive加载器与refresh lt让光线融合更自然，并借助YE编码、VE加载器及flex引导提升文本描述力。条件磷化消除条件影响，还有需自己训练的lol模模型。通过调节度度生生成图像融合效果，经YE解码得到最终融图。
掌握这些步骤，能有效提升家具融图质量，为工作减负提效，快来试试吧！
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[Q]：control UV核心节点设计搭建的第一步是什么？
[A]：首先打开control界面，加载产品图像和场景图像，控制图像宽高比例。
[Q]：如何进行高精度抠图？
[A]：加载brain net模型，再通过IMBG2.0模型进行高精度抠图。
[Q]：遮罩处理模块有什么作用？
[A]：遮罩分离产品与原始图像。
[Q]：怎样将产品图像合成到背景图像上？
[A]：通过特定节点将产品图像精确合成到背景图像上，并可调节家具占比及位置。
[Q]：模型处理环节要怎么做？
[A]：加载context大模型，还有双Clive加载器等进行相关操作。
[Q]：如何让产品与新背景光线融合更自然？
[A]：通过refresh lt让产品与新背景光线融合得更加自然。
[Q]：flex引导数值有什么影响？
[A]：通过flex引导，数值越高文本描述力越强。
[Q]：最终的融图效果是如何生成的？
[A]：经过调节生成图像融合效果，最后经过YE解码生成最终融图效果。