ImageCraft 图艺工坊是一个集成化图片处理平台,整合了多种图片编辑、修复、生成和识别功能。
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格式转换(JPEG、PNG等)
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图片裁剪
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添加文字
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图片压缩
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多图转GIF
用户通过涂抹覆盖目标物体,系统基于生成式图像修复系统deepfill生成自然背景填充空缺区域。
上传图片并标注目标物体关键点(keypoint),系统通过 SAM 模型实现精准语义分割,返回独立的目标物体图像或背景图像。
基于Bringing-Old-Photos-Back-to-Life框架,系统修复图片中的划痕或噪点,还原图片的良好质感。
修复由于闪光灯导致的人像红眼问题。
输入种子值,基于StyleGAN2 模型生成逼真的猫、狗、艺术图像。
基于 PaddleOCR 模型提取图片中的文字内容
完成对图片中文字的修改后,系统对接腾讯云 API,将待翻译文字数据翻译成目标语言
[系统架构图]
- JDK 22+
- Python 3.8+
- MySQL 8.0+
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克隆仓库:
git clone https://github.com/hanxi19/imagecraft.git cd imagecraft -
后端设置:
cd java # 配置application.properties中的数据库连接 mvn spring-boot:run -
安装图片处理程序
cd python conda create --prefix=.\imgc python=3.9 conda activate imgc参考官方配置流程,将项目clone到/python文件夹中
deepfill:
https://github.com/nipponjo/deepfillv2-pytorch
stylegan:
https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch
Bringing-Old-Photos-Back-to-Life:
https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
SAM:
https://github.com/facebookresearch/segment-anything
PaddleOcr:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
Tencent cloud:
全部安装完成后,/python中应包含
├── imgc ├── Bringing-Old-Photos-Back-to-Life ├── stylegan2 ├── deepFillv2 ├── segment ├── OCR.py ├── segment.py ├── del_redeyes.py ├── translate.py -
访问应用:
http://localhost:8081/Tourist_Homepage
imagecraft/
├── image # 图片存储
├── java #后端代码
├── python # 图片处理脚本
└── 前端 # 前端代码







