文章主题：照片修复, InPaint, 图片去瑕, SD
原标题：【Stable Diffusion教程】|照片一键修复
Part 1 Inpaint的原理和实操
【基础介绍】
InPaint是一款出色的图像修复工具，具备卓越的去除图片中不必要元素的能力，从而让我们能够轻松地消除各种瑕疵，例如照片上的水印、污渍、划痕以及标志等。通过运用先进的技术手段，InPaint能够快速且准确地识别并清除图像中的 unwanted objects，让我们的图片更加完美无瑕。
一般来讲，图片的Inpaint过程可以理解为两步：
1.找到图片中需要重绘的部分，比如上述提到的水印、污渍、划痕、标志等；
2.去掉水印、污渍、划痕、标志等，自动填充图片上应该有的内容。
【实操部分】
SD Inpaint操作
在使用 Adobe Photoshop 的 Sanitize Image 功能时，首先需要打开 Photoshop 软件，然后选择 ‘File’ -> ‘New’ -> ‘Sanitize Image’。在弹出的对话框中，选择 ‘Open’ 选项，点击 ‘Choose File’ 按钮，选取需要进行清理的图像文件。接下来，在 ‘Image Source’ 选项中选择 ‘From File’，进一步指定操作的源文件。之后，在 ‘Destination’ 选项中选择 ‘Create a new layer’，表示将清理后的图像放置在一个新的图层上。在 ‘Accept’ 和 ‘Reject’ 选项中，你可以根据需要选择对哪些部分进行遮罩操作。完成这些设置后，点击 ‘OK’ 按钮，Photoshop 将开始清理图像。清理完成后，你可以通过点击 ‘File’ -> ‘Save As’ 保存处理后的图像，或者在图层面板中直接编辑并保存。
【引导图】
CN Inpaint操作
在 Img2img 网站上，用户只需将待修复的图像上传至该平台。接下来，在“ControlNet”区域里，用户可以选择启用 Inpaint_only 或 Inpaint_global_harmonious 两种预处理方法，或者选择使用 ControlNet 模型来进行修复。完成这些设置后，用户便可开始图像修复过程。
注意：最好使用与生成图像的同一模型。
CN-inpainting3个预处理器的区别
Inpaint_global_harmonious：提高全局一致性，并允许你使用高降噪强度。
Inpaint_only：不会更改未遮罩的区域。它与 AUTOMATIC1111 中Inpaint_global_harmonious相同。
Inpaint_only lama：用lama模型处理图像。它往往会产生更干净的结果，并且有利于对象删除。
Inpaint预处理器原图处理后Inpaint_global_harmonious
Inpaint_only
Inpaint_only lama
Part 2 Recolor的原理和实操
【基础介绍】
ControlNet 模型中的 Recolor 功能，能够针对图像中的各个 distinct 区域，采用各自所需的独特色彩进行重新上色，从而呈现出更为鲜明的对比度和视觉冲击力。这一创新性技术为图像处理领域带来了全新的可能性，使得图像的优化和调整更加灵活且具有针对性。
【实操部分】
为了获取【Recolor模型下载地址】，您可以访问以下网址：https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main。
【引导图】
Recolor 可以用在“文生图”和“图生图”，实测 Recolor 在这两种方式下的效果差不多。
实际使用时，最好使用与重新上色的图片一致的模型。
在某些情况下，我们可能觉得正向提示词和反向提示词 unnecessary，因为 Recolor 可以自动选择颜色。然而，如果我们希望实现某种特定的控制效果，那么手动编写这些提示词仍然是非常重要的。
Stable Diffusion 参数这里没什么好说的，默认或者自己根据需要改改都行。
Recolor 2个预处理器的区别
recolor_luminance：提取图像特征信息时注重颜色的亮度，实测大部分情况下这个效果更好。
recolor_intensity：提取图像特征信息时注重颜色的饱和度。
Recolor 3个模型的区别
ioclab_sd15_recolor.safetensors 适用于 Stable Diffusion 1.5 的模型。
sai_xl_recolor_128lora.safetensors 适用于 Stable Diffusion XL 的模型，模型的低秩矩阵有128维。
sai_xl_recolor_256lora.safetensors 适用于 Stable Diffusion XL 的模型，模型的低秩矩阵有256维。
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