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AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

9月前 分类：Toy博客 阅读(56) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

S：你安装stable diffusion就是为了看小姐姐么？
I ：当然不是，当然是为了公司的发展谋出路~~

预先学习：

  • 安装及其问题解决参考：《Windows安装Stable Diffusion WebUI及问题解决记录》；
  • 运行使用时问题《Windows使用Stable Diffusion时遇到的各种问题整理》；
  • 模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；
  • 提示词生图咒语《AI绘图提示词/咒语/词缀/关键词使用指南（Stable Diffusion Prompt 设计师操作手册）》；
  • 不同类的模型Models说明《解析不同种类的StableDiffusion模型Models》；
  • 绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节（需ControlNet扩展）》；
  • 各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》；

stable diffusion就只能小姐姐么？不，今天我们用stable diffusion修复老照片。

原图为照片扫描：
AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

平时文生图时往往用高清修复来把图片放大，那么对于现有老照片用图生图模式么？可以，但本文用附加功能，同时也建议大家纯放大照片时尽量使用此功能，不仅节约显存，更主要他快啊！

一、附加功能

选择老照片放入附加功能图片区。
AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

二、参数设置

参数名 作用介绍 介绍或学习参考
Upscaler1 用算法1放大图片 Lanczos/Nearest/BSRGAN/ESRGAN_4x/LDSR/R-ESRGAN 4x+/R-ESRGAN 4x+ Anime6B/ScuNET/ScuNET PSNR/SwinIR 4x
Upscaler2 用算法2放大图片 可以选一个略带模糊的算法，这样生成的图片将比较自然，而不是很AI
放大算法 2 (Upscaler 2) 可见度 算法2放大图片时相对于算法1的权重 0就是不用算法2，1就是完全
GFPGAN 可见度 人脸修复功能 神器！Python 老旧照片的面部恢复模块—GFPGAN
CodeFormer 可见度 马赛克修复功能 CodeFormer: 地表最强AI马赛克去除神器! (附实战教程)
CodeFormer 权重 为 0 时效果最大，为 1 时效果最小

1. 放大之Upscaler

不同算法出图结果不同

AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

  1. 无参数纯放大
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    其实就是无效果~~哈哈

  2. Lanczos
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    保持噪点

  3. Nearest
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    保持噪点，噪点锐那么一点点

  4. BSRGAN
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    噪点没了，人物较平，图片一定程度锐化

  5. ESRGAN_4x
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    噪点明显，竖线分布，对比弱一点，画面偏红

  6. LDSR
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    噪点明显，噪点较粗大，脸部明暗对比度比上一参数略高一点点。
    使用LDSR时可能会提示ssl证书不对的问题，请参考本文修改代码：《Windows使用Stable Diffusion时遇到的各种问题和知识点整理（更新中…）》

  7. R-ESRGAN 4x+
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    这个感觉很AI，线条清晰，锐化明显

  8. R-ESRGAN 4x+Anime6B
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    木版画AI，线条更清晰，锐化过于明显

  9. ScuNET
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    无噪点，有模糊效果

  10. ScuNET PSNR
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    无噪点，模糊效果，对比度比上一参数略高一点点

  11. SwinIR_4x
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    无噪点，人物清晰，色块边缘略锐化，有红眼

2. 面部修复之GFPGAN

与原图及环境较为融合的一种修复，不太会自作主张
AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

无其它参数的情况下，照片大小不会改变。

  1. 值：0.2
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    效果不明显，眼睛略明显

  2. 值：0.5
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    除了眼睛清晰，脸部也较为细致了

  3. 值：1
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    整张脸都很清晰，和其它部分的马赛克形成鲜明对比

3. 面部修复之CodeFormer

自带去除噪点、马赛克的效果，但在加大权重时会加入“自我意识”，人脸可能与原图不符。
AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

无其它参数的情况下，照片大小不会改变。

  1. 值：0.2
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    人脸的噪点似乎略少那么一点点

  2. 值：0.5
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    人脸的噪点几乎没了，脸部与环境过渡较柔和

  3. 值：1
    AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
    人脸清晰了，但也变得与原脸不同了，加入AI自己的想象~~

三、综合出图

（ScuNET）模糊扩大->（BSRGAN）边缘锐化一点->（GFPGAN）脸部修复一点，但不过度->（CodeFormer）再修正一下
AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
出图
AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
对比一下原图：
AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

只要GFPGAN和CodeFormer可见度不超过0.35左右，一般出图结果差不多，且过渡较柔和
保留噪点、模糊、锐化等都属于风格，根据实际需要设置参数即可。

最后，大家学习过这篇内容了么？AI绘图实战（四）：制作食品安全PPT所用的相关图片png、图标icon | Stable Diffusion成为设计师生产力工具文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-430173.html

到了这里，关于AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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