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文章主题:真实模型, 照片修复, ControlNet, 人像插件

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1、原理

在图像修复任务中,为了使修复后的照片更加真实,我们需要使用一个高质量的实时视觉模型。在这里,我们选择了Realistic Vision V20,这是一个非常先进的模型,可以有效地提高修复照片的质量。当然,如果您对这个模型有任何疑问或需要更多建议,欢迎随时向我提问。

还需用搭配两个特殊设置:

ControlNet Tile:这是一个ControlNet模型,用于放大和补充细节。

ADetailer:这是一个插件,用于修复人脸,也需要加载对应的模型。

我从网上找了一张比较模糊的照片(如有侵权,请告知替换)。

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2、实操

打开Stable Diffusion WebUI,进入“图生图”界面。

(1)选择好大模型,填写合适的提示词和反向提示词。

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注意提示词需要匹配照片。不会写的同学,可以使用WebUI中的反向推导工具先生成一个,然后再进行修改,我这里贴出这张图的提示词:

(2)基础生成参数设置。

图生图这里上传待修复的图片:

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缩放模式:裁剪,不改变尺寸的情况下这个没影响,改变尺寸的时候会截取。

采样器:Euler a

采样步数;20

尺寸:768*1064,想要出图的尺寸,一般原图尺寸就可以,生成好了再裁减。

提示词引导系数:7,这是默认值,出图不满意的时候可以调整试试。

重绘强度:这里选择1,以更好的补充细节,可以根据实际情况调整 。

图像生成种子:-1,代表随机种子,建议不要固定,否则每次出来的都一样。

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(3)设置ControlNet Unit

在首个Unit中,需上传原始图片;选择“启用”选项,否则ControlNet功能将无法启动;同时,建议勾选“保持像素完美”和“允许预览”选项,以确保图片的质量和预览效果。

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这里选择Control类型为 Tile,注意预处理器和模型都要对应上,都是包含tile的,一般WebUI会自动选择上,没有自动的需要自己选择;

Control Weight 用来控制Tile的权重;

在计算机视觉领域中,控制net是一种广泛应用的技术,用于生成高质量的人脸图像。而其中,启动控制步骤(Starting Control Step)和结束控制步骤(Ending Control Step)是至关重要的部分,它们负责调节控制信号的输出,从而确保生成的图像达到预期的效果。

如果想让SD更自由发挥一下,可以调整下权重和介入步数,这里采用默认值。

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(4)修脸插件

对于修复大爷的照片,这里感觉没什么用,如果生成效果不好的话,可以试试它。

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(5)最后点击生成,看看效果,还不错!

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3、相关下载

修脸插件:看我另一篇文章

,其中有提到人像插件的安装方法。

模型:关注公众号:萤火遛AI(yinghuo6ai), 发消息:真实模型。

OK,以上就是本文的主要内容,感谢阅读。

真实模型, 照片修复, ControlNet, 人像插件

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