【AIGC专题】Stable Diffusion 从入门到企业级实战0401-Toy模板网

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一、概述

本章是《Stable Diffusion 从入门到企业级实战》系列的第四部分能力进阶篇《Stable Diffusion ControlNet v1.1 图像精准控制》第01节，利用Stable Diffusion ControlNet Inpaint模型精准控制图像生成。本部分内容，位于整个Stable Diffusion生态体系的位置如下图黄色部分所示：

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Stable Diffusion Inpaint 指的是使用Stable Diffusion模型进行图像补全的技术。Stable Diffusion是一个生成对抗网络(GAN),可以根据文本提示生成图像。图像补全(image inpainting)则是一种在图像中填补遮挡或丢失区域的任务,例如去除图片中的水印、修复老照片等。

将两者结合,就可以实现基于Stable Diffusion的图像补全。主要思路是:

对输入图像进行处理,标记出需要补全的区域。
用文字描述需要补全区域的内容,作为Stable Diffusion的文本提示。
Stable Diffusion会根据文本提示,生成补全区域的内容,以匹配整个图像的语义和风格。
将生成的补全内容填充到输入图像的指定区域,输出补全结果。

相比传统的补全方法,基于Stable Diffusion的图像补全可以生成更加逼真、语义一致的结果。它利用了Stable Diffusion强大的图像生成能力,根据上下文推断补全区域的合理内容。这使得该技术在许多图像编辑任务中展示出巨大潜力。

二、创作成果

利用局部重绘技术，通过遮罩部分区域，实现的图像精准控制效果如下图所示：

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三、创作过程

3.1 工作步骤

环境部署、模型下载、操作实战

3.2 环境部署

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3.3 模型下载

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3.4 操作实战

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四、小结

本文是《Stable Diffusion 从入门到企业级应用实战》系列的第四部分能力进阶篇《Stable Diffusion ControlNet v1.1 图像精准控制》的第010篇《利用Stable Diffusion ControlNet Inpaint局部重绘模型精准控制图像生成》。下一章，我们将要分享《Stable Diffusion ControlNet v1.1 图像精准控制》的第0402篇《利用Stable Diffusion ControlNet Openpose模型精准控制图像生成》。敬请期待。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-697844.html

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