Qwen Image 2.1용 AI 이미지 정렬 솔루션

저는 Qwen Image 2.1의 픽셀 드리프트를 수정하기 위해 임의로 강력한 노드를 설계했습니다. [IMG:N] https://github.com/zuanfilm/Qalign 워크플로우 이 노드는 어떤 모델이나 텍스트 인코더가 필요하지 않습니다. Qalign은 원본 이미지의 외관을 보존하면서 향상되거나 생성된 이미지를 참조 이미지에 기하학적으로 정렬하기 위한 노드이므로, Qwen Image 2.1 에디트를 정렬하는 데 사용될 수 있습니다. 다른 노드가 이 문제를 해결하고 있다는 것을 알고 있지만, 제 접근 방식으로는 이미지가 위치, 회전, 왜곡에서 엄청난 차이가 있더라도 충분히 인식 가능한 구조를 공유하면 자동 추정으로 기본적으로 이미지들을 정렬할 수 있습니다. 저는 자동 모드를 구현했지만, 모험심이 있다면 모든 파라미터를 변경할 수도 있습니다. 일반적인 Qwen 에디트에 대한 추천 파라미터는 마지막에 게시된 이미지를 참고하세요.

첫 단계에서는 자동 전역 추정(automatic global estimation)을 사용합니다: ORB, 비율 테스트(ratio test), 그리고 RANSAC입니다. 컴퓨터 비전에서 ORB, 비율 테스트, RANSAC은 동일한 객체나 장면의 두 가지 다른 이미지(예: 파노라마 스티칭, 객체 추적 또는 3D 매핑용)를 일치시키는 데 사용되는 기초적인 3단계 파이프라인을 구성합니다. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)는 키포인트(keypoints)를 감지하고 간결한 이진 디스크립터(compact binary descriptors)를 계산합니다. QAlign은 최대 10,000개의 키포인트를 요청합니다. RANSAC (Random Sample Consensus) 어파인 추정(affine estimation)은 전역 어파인 변환을 추정하는 동시에 지배적인 변환과 일치하지 않는 대응 관계를 거부합니다. Qalign은 3픽셀 재투영 임계값(reprojection threshold), 최대 5,000회 반복(iterations), 0.995 신뢰도(confidence), 그리고 20번의 정제 반복을 사용합니다. 하이브리드 및 어파인 경로는 위상 상관관계(phase correlation)를 사용하여 초기 변환 추정치를 얻은 다음 다중 스케일 ECC (Enhanced Correlation Coefficient) 이미지 정렬로 변환을 정제합니다. 복잡한 정렬에서도 성공할 수 있도록 저는 비등방성 X/Y 스케일링과 Farneback 밀도 광학 흐름(dense optical flow)을 이용한 선택적 국소 보정 기능을 구현했습니다. /u/listopalafoto 님이 제출하셨습니다 [링크] [댓글]