“AI绘画在各个领域都能带来不同的赋能价值，我们也在不断探索AIGC的落地可能性，因为我们相信，未来是AI+的时代，它能重塑生产力、丰富我们的生活、工作，甚至人的精神世界。”——Jimmy
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MimicBrush 是一项由香港大学、阿里巴巴以及蚂蚁集团联合开展的最新研究，提出了一种创新的图像编辑方法——模仿编辑。
这种方法针对图像处理领域中一个普遍存在的难题：当用户难以明确表达他们想要的图像效果时，如何进行有效的编辑。通过模仿编辑，研究团队成功地解决了这一挑战，为用户提供了一种更为直观和便捷的图像编辑解决方案。
利用人工智能技术进行图片编辑，它能够通过先进的算法将两张图片无缝融合，创造出全新的视觉效果。这种技术通常被称为图像融合或图像合成，它可以在保持原有图片特征的同时，将两张图片的元素自然地结合在一起。
项目源地址：https://github.com/ali-vilab/MimicBrush
comfyUI版：https://github.com/AIFSH/ComfyUI-MimicBrush
一、需求人群：
"MimicBrush适合需要进行图像编辑但缺乏专业图像处理技能的用户，以及希望快速实现创意构思的设计师和艺术家。它通过简化编辑流程，使得用户可以更专注于创意表达，而不是技术细节。"
二、产品特色：
用户只需指定源图像中的编辑区域（即遮罩）
提供一张参考图像，展示编辑后期望的区域样式
模型自动捕捉源图像与参考图像之间的语义对应关系
通过一次执行完成编辑任务，无需复杂的参数调整
支持多样化的编辑结果，满足不同用户的需求
构建了基准测试，以促进进一步的研究和发展
三、操作演示 这里我用comfyUI版来进行测试。
打开ComfyUI-MimicBrush网址。下载
解压复制进节点文件夹，
重启comfyUI,
拖出节点，mimicbrush node
提供源图片与其蒙版和参考图，如下图示：
右键：编辑要修改的区域。
点击运行：
就这样我们得出换衣服后的结果，我感觉很不错，能很好保留了衣服细节。
再换几个试试：
非常不错。换衣必备节点啊。
再扩大区域，试下裙子。
可以可以，我只是随意画的蒙版，我觉得通过自动识别把衣服区域形成蒙版，能更好地更换衣服。后面我将运用它搞一个换衣工作流给大家介绍下。
偶尔会出点小差错，上面的结果，镜像了。多抽卡即可。
区域的变化跟参考图是有联系的，会影响生图结果。下图我是重新绘制上半身，所以它生图结果又正常了。的确不错这个项目。
感受：能很好的保留参考图的细节，甚至不用写提示词能自动判断出我需要什么。比之前使用的换衣节点好点。相信后面优化后能兼容更多条件加入一起生图。
以上就是教程的所有内容
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