libcom是由上海交通大學BCMI實驗室耗資數百萬、歷經六年時間研發的圖像合成工具箱，它在2023年底正式發布，并迅速獲得關注，截至2024年10月，其下載量已突破1.2萬次。libcom集成了十余項圖像合成功能，包括前景背景融合、光照匹配、陰影生成等，結合傳統方法與深度學習技術，顯著提升合成圖像質量。libcom的推出，目的在于提供一個開箱即用的解決方案，讓用戶無需大量訓練微調即可進行圖像合成。

libcom核心特點與功能：

libcom的設計理念是全面覆蓋圖像合成的各個方面，它集成了十幾項核心功能，每項功能都經過精心挑選和優化，以確保簡單有效。

• get_composite_image：通過基礎技術如剪切粘貼、alpha融合和泊松融合，實現前景與背景的自然結合。

• OPAScoreModel：評估合成圖像的合理性，給出0到1的評分，幫助用戶判斷合成效果是否自然。

• FOPAHeatMapModel：生成熱力圖，指導用戶找到最佳的前景物體放置位置和尺寸，提升合成圖像的合理性。

• color_transfer：實現顏色遷移，幫助合成圖像的前景與背景在色彩上更加和諧。

• ImageHarmonizationModel：通過調整光照，使前景與背景在視覺上更加一致，增強圖像的和諧性。

此外，libcom還提供了藝術圖像和諧化、陰影生成等其他高級功能，以及一系列輔助資源，如awesome-image-composition資源庫、在線演示（盡管可能不是最新模型）和一篇持續更新四年的綜述文章，為圖像合成領域的研究和應用提供了豐富的資料和工具。

libcom應用領域：

libcom工具箱廣泛適用于虛擬現實、藝術創作、電子商務廣告設計、以及作為數據增強工具來提升機器學習模型的訓練質量等多個領域。

如何使用Libcom進行圖像合成？

1.環境準備：確保你已經安裝了Libcom工具箱。可以從其GitHub項目頁面下載并安裝。

2.加載圖像：準備好需要合成的前景圖像和背景圖像。確保前景圖像有清晰的邊界，以便后續處理。

3.使用合成函數：Libcom提供了多個功能來實現圖像合成，以下是一些常用的功能：

• get_composite_image：通過剪切、粘貼和融合技術將前景與背景合成。

• FOPAHeatMapModel：輸入背景和前景，生成合理性分數熱力圖，幫助確定前景物體的最佳放置位置。

• ImageHarmonizationModel：調整前景光照，使其與背景和諧。

4.執行合成：根據需要選擇合適的模型進行合成。例如，使用get_composite_image函數可以直接將前景和背景合成，代碼示例如下：

• composite_image = libcom.get_composite_image(foreground, background)

5.評估合成效果：使用OPAScoreModel等模型評估合成后的圖像質量，確保前景物體的位置和大小合理。可以通過以下代碼獲取分數：

• score = libcom.OPAScoreModel(composite_image, foreground_mask)

6.后處理：如果需要，可以使用陰影生成模型（如ShadowGenerationModel）為合成圖添加陰影，以增強真實感。

7.保存結果：完成合成后，將結果保存為新圖像文件，以便后續使用。

libcom的推出不僅僅是圖像合成技術的一次飛躍，更是開源社區的一大貢獻。