〔AI 绘画〕Stable Diffusion 之 解决绘制多人或面部很小的人物时面部崩坏问题 篇

✨ 目录

    • [🎈 脸部崩坏](#🎈 脸部崩坏)
    • [🎈 下载脸部修复插件](#🎈 下载脸部修复插件)
    • [🎈 启用脸部修复插件](#🎈 启用脸部修复插件)
    • [🎈 插件生成效果](#🎈 插件生成效果)
    • [🎈 插件功能详解](#🎈 插件功能详解)

🎈 脸部崩坏

  • 相信很多人在画图时候,特别是画 有多个人物 图片或者 人物在图片中很小 的时候,都会很容易出现面部崩坏的问题
  • 这是由于神经网络无法完全捕捉人脸的微妙细节和变化,导致产生了不自然或扭曲的结果
  • 虽然 stable diffusion 在出图的时候自带了一个 面部修复(Restore faces) 按钮,但是对于上面这种情况,作用却不是很明显了

🎈 下载脸部修复插件

🎈 启用脸部修复插件

  • 这个插件的原理是先检测到照片中的所有人脸,然后将其都放大到 512x512 尺寸,再进行重绘,最后拼回图像,用局部重绘去除边界
  • 安装插件成功后,在界面上的 脚本Script 上面区域会出现该插件的选项
  • 只需要点击开启即可,即可快速使用看到效果

🎈 插件生成效果

  • 在开启后,点击生成即可看到效果,比单纯使用面部修复要好太多了

🎈 插件功能详解

  • 插件的详细文档,在仓库首页有详细的介绍:https://jihulab.com/xiaolxl_pub/sd-face-editor
  • 如果图片中,多张脸部比较靠近的话,需要勾选 使用最小区域(适用近处的脸)Use minimal area (for close faces) 该选项
  • 如果想修改面部表情的话,可以使用 || 来分割每个人脸的表情
相关推荐
机器之心2 分钟前
Meta用40万个GPU小时做了一个实验,只为弄清强化学习Scaling Law
人工智能·openai
酌量4 分钟前
从 ROS 订阅视频话题到本地可视化与 RTMP 推流全流程实战
经验分享·笔记·ffmpeg·音视频·ros
曾经的三心草6 分钟前
OpenCV5-图像特征harris-sift-特征匹配-图像全景拼接-答题卡识别判卷
人工智能·opencv·计算机视觉
慧星云19 分钟前
魔多 AI 支持 Wan 系列在线训练 :解锁视频生成新高度
人工智能
麻辣兔变形记26 分钟前
Solidity 合约超限问题及优化策略:以 FHEFactory 为例
人工智能·区块链
SunnyDays101131 分钟前
C# 实现高保真 Excel 转 PDF(无需 Office 环境)
经验分享·c#·excel转pdf
渡我白衣1 小时前
未来的 AI 操作系统(二)——世界即界面:自然语言成为新的人机交互协议
人工智能·语言模型·人机交互
墨利昂1 小时前
词向量:自然语言处理技术体系的核心基石
人工智能·自然语言处理
格林威1 小时前
可见光工业相机半导体制造领域中的应用
图像处理·人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·制造·工业相机
星期天要睡觉1 小时前
计算机视觉(opencv)——基于 MediaPipe 人体姿态检测
人工智能·opencv·计算机视觉