Detail Artikel
BrushNet, dikembangkan oleh cocktailpeanutlabs, adalah skrip Pinokio yang mempermudah penggunaan model BrushNet, sebuah model inpainting gambar berbasis difusi dari TencentARC (https://github.com/TencentARC/BrushNet), diterima di ECCV 2024. Berdasarkan pendekatan dual-branch diffusion, BrushNet memisahkan fitur gambar bertopeng dan laten bising untuk mengurangi beban pembelajaran, serta memanfaatkan kontrol per-piksel untuk meningkatkan akurasi inpainting, seperti menghapus objek atau memperbaiki area gambar. Skrip ini mendukung Stable Diffusion 1.5 dan SDXL, dengan checkpoint seperti segmentation_mask_brushnet_ckpt untuk topeng berbasis segmentasi dan random_mask_brushnet_ckpt untuk topeng acak. Dioptimalkan untuk GPU NVIDIA dengan VRAM minimal 8GB (seperti RTX 3060), Python 3.9, dan PyTorch 1.12.1, instalasi dilakukan melalui Pinokio (https://pinokio.computer/item?uri=https://github.com/cocktailpeanutlabs/brushnet) atau manual dengan git clone https://github.com/cocktailpeanutlabs/brushnet.
Proyek ini mencakung file seperti config.js, icon.gif, install.js, pinokio.js, pinokio_meta.json, pre.js, reset.js, start.js, troubleshoot_install.js, dan update.js, dengan 12 commit, 1 bintang, dan 1 fork per Mei 2025 (https://github.com/cocktailpeanutlabs/brushnet). Model diunduh dari Hugging Face (https://huggingface.co/Kijai/BrushNet-fp16), dengan integrasi ComfyUI melalui wrapper seperti ComfyUI-BrushNet-Wrapper (https://github.com/kijai/ComfyUI-BrushNet-Wrapper). Pengguna mungkin menghadapi masalah seperti performa suboptimal pada checkpoint SDXL karena pelatihan terbatas (batch size 1 pada V100) atau kegagalan instalasi, yang dapat diatasi dengan troubleshoot_install.js dan driver NVIDIA terbaru (https://github.com/TencentARC/BrushNet/issues). BrushNet telah memenangkan hadiah utama di CVPR 2024 GenAI Media Generation Challenge, menunjukkan keunggulannya dalam pengeditan gambar berbasis teks.
BrushNet ideal untuk seniman, desainer, dan pengembang yang ingin melakukan inpainting gambar untuk proyek kreatif, seperti restorasi foto atau pengeditan media. Meskipun kuat, proyek ini memerlukan GPU mumpuni dan konfigurasi teknis, dengan saran komunitas untuk menggunakan ComfyUI untuk alur kerja yang lebih lancar (https://github.com/nullquant/ComfyUI-BrushNet). Komunitas aktif di GitHub dan X (@cocktailpeanut, 15 April 2025) mendukung pengembangan, dengan potensi untuk rilis BrushNetX yang lebih kuat. Dirilis di bawah lisensi MIT, BrushNet dari cocktailpeanutlabs menawarkan solusi fleksibel untuk pengeditan gambar AI.
