在stable diffussion中完美修复AI图片

无论您的提示和模型有多好,一次性获得完美图像的情况很少见。

修复小缺陷的不可或缺的方法是图像修复(inpainting)。在这篇文章中,我将通过一些基本示例来介绍如何使用图像修复来修复缺陷。

需要的软件

我们将使用 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI 来创建图像。

基本的图像修复设置

在这一部分,我将逐步展示如何使用图像修复来修复小缺陷。

我们先使用下面的提示来创建一张图片:

正向提示词:

txt 复制代码
masterpiece,best quality,masterpiece,best quality,official art,extremely detailed CG unity 8k wallpaper,a beautiful woman,full body,

负向提示词:

txt 复制代码
lowers,monochrome,grayscales,skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,6 more fingers on one hand,deformity,bad legs,error legs,bad feet,malformed limbs,extra limbs,

我们可以得到下面的图片:

虽然这张图片整体上看起来还不错,但是还是有一些问题。

比如脸部和手部。

那么接下来我们怎么修复呢?

选择对应的模型

如果你经常浏览C站的话,你可以看到对于有些模型会有一种专门给重绘使用的模型,这种模型是专门为图像修复而训练的Stable Diffusion模型。

如果您想获得最佳结果,可以使用它。但通常,使用生成图像的相同模型进行图像修复也是可以的。

我们把对应的模型下载下来,并将其放入文件夹中:

stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

在AUTOMATIC1111中,点击左上角检查点选择下拉框旁边的刷新图标,就可以看到你刚刚下载的模型了。

创建图像修复遮罩

在AUTOMATIC1111 GUI中,选择img2img 标签并选择Inpaint子标签。将图像上传到图像修复画布。

或者在txt2img标签中选择send img to inpaint。

我们将同时修复手部和脸部。使用画笔工具创建一个遮罩。这是您希望Stable Diffusion重新生成图像的区域。

图像修复的设置

图像大小

需要调整图像大小以与原始图像相同。(在这种情况下为768 x 512)。

面部修复

如果您正在修复面部,可以打开restore faces。选择对应的face restoration model:CodeFormer。

有朋友会问了,为什么我的页面上面没有restore faces选项呢?

如果你没有这个选项的话,需要到setttings里面的user interface添加下面的两个设置:

请注意,此选项可能会生成不自然的外观。它也可能生成与模型风格不一致的内容。

遮罩内容

下一个重要设置是Masked Content

如果您希望结果由原始内容的颜色和形状引导,请选择original

original通常用于面部图像修复,因为一般形状和解剖结构是正确的。我们只是希望它看起来有点不同。

在大多数情况下,您将使用original 并更改去噪强度以实现不同的效果。

如果您想要从原始图像中完全重新生成某些内容,例如移除一个肢体或隐藏一只手,可以使用latent noiselatent nothing

这些选项使用与原始图像不同的内容初始化遮罩区域。它将产生完全不同的东西。

去噪强度

去噪强度控制与原始图像相比将进行多少变化。当您将其设置为0时,什么都不会改变。当您将其设置为1时,您将获得一个不相关的图像。0.75通常是一个很好的起点。如果您想要更少的变化,请降低它。

批量大小

确保一次生成一些图像,以便您可以选择最好的。将种子设置为-1,以便每个图像都不同。

图像修复结果

以下是一些修复后的图像。

可以看到第四张还是不错的,但是还不够完美。所以我们可以考虑再来一轮修复。

再进行一轮图像修复

把上面生成的最后一张图片再发到inpait中再次修复。

我们可以得到下面的结果:

图像修复是一个迭代过程。您可以根据需要多次应用它来细化图像。

如果一次不行的话,我们可以考虑多来几次。

添加新对象

有时,您可能希望在图像中添加一些新东西。

让我们尝试在图片中添加一把剑。

首先,将图像上传到图像修复画布并在手部的位置添加遮罩。

在原始提示的开头添加"holding a sword"。图像修复的提示是

txt 复制代码
(holding a sword:1.5),masterpiece,best quality,masterpiece,best quality,official art,extremely detailed CG unity 8k wallpaper,a beautiful woman,full body,

向原始提示中添加新对象确保风格一致。您可以调整关键词权重(上面的1.5)以使宝剑显示。

遮罩内容 设置为潜在噪声

调整去噪强度CFG比例以微调修复后的图像。

经过一些实验,我们的任务完成了:

图像修复参数的解释

去噪强度

去噪强度控制最终图像和原始内容的相似度。将其设置为0则什么都不会改变。将其设置为1,则您会得到一个不相关的图像。

如果您想要小的变化,请设置为低值;如果您想要大的变化,请设置为高值。

CFG scale

类似于在文本到图像中的使用,CFG scale是一个参数,用于控制模型和你的提示词的关联度。

1 -- 大致忽略您的提示。

3 -- 更有创造力。

7 -- 在遵循提示和自由之间取得良好的平衡。

15 -- 更多地遵循提示。

30 -- 严格遵循提示。

遮罩内容

遮罩内容控制遮罩区域是如何初始化的。

fill:用原始图像的高度模糊版本初始化。

Original:未修改。

latent noise :遮罩区域用填充初始化,并在潜在空间中添加随机噪声。

latent nothing:像潜在噪声,只是没有在潜在空间中添加噪声。

图像修复的技巧

成功的图像修复需要耐心和技巧。以下是使用图像修复的一些要点:

  • 一次修复一个小区域。
  • 尝试不同的遮罩内容以查看哪个最有效。
  • 可以多次尝试修复。
  • 如果在AUTOMATIC1111的设置中什么都不起作用,请使用像Photoshop或GIMP这样的图像编辑软件,用您想要的大致形状和颜色绘制感兴趣的区域。上传那张图像并用原始内容进行图像修复。

点我查看更多精彩内容:www.flydean.com

相关推荐
dami_king16 分钟前
RTX4090算力应用-3D
人工智能·深度学习·3d·ai
云宏信息13 小时前
赛迪顾问《2025中国虚拟化市场研究报告》解读丨虚拟化市场迈向“多元算力架构”,国产化与AI驱动成关键变量
网络·人工智能·ai·容器·性能优化·架构·云计算
Insight-n15 小时前
低代码数字化时代的开发新范式
低代码·ai
带刺的坐椅19 小时前
Solon v3.4.6, v3.5.4, v3.6.0-M1 发布。正式开始 LTS 计划
java·spring·ai·web·solon·mcp
守城小轩20 小时前
从零开始学习n8n-一文读懂n8n
ai·n8n
Learn Beyond Limits20 小时前
Choosing the Number of Clusters|选择聚类的个数
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai·聚类·吴恩达
科技峰行者1 天前
阿里云无影发布首个Agentic Computer形态的个人计算产品
人工智能·阿里云·ai·agent
Elastic 中国社区官方博客1 天前
使用 Elasticsearch 构建 AI Agentic 工作流
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
Nukepayload21 天前
基于洞察的智能编程法——从直觉到代码的原型炼成术
ai·提示词工程
万俟淋曦1 天前
【ROS2】通讯机制 Topic 常用命令行
人工智能·ai·机器人·ros·topic·ros2·具身智能