Stable Diffusion【进阶篇】:破损照片的修复

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Stable Diffusion【进阶篇】:破损照片的修复。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。

大家好,我是程序员晓晓。

大家有没有见过一些破损的照片呢,可能照片缺个角,可能照片中间破损了一条线,在AI之前,修复类似的破损照片可能是个技术活,但是现在使用AI工具,基本上几分钟就可以搞定。

我们先来看一下破损照片修复的处理效果。

原照片

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修复后的照片:

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我们可以在修复照片的同时对人物服装或者背景进行修改。

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修复后的照片

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下面我们来看一下具体的操作方式。这里以修复下面的这张破损照片为例。

【第一步】ControlNet的设置

我们在ControlNet的单元0上传该破损的照片,并且在破损的区域使用画笔涂白。

相关参数设置如下:

  • 控制类型:选择"局部重绘"

  • 预处理器:inpaint_only+lama(局部重绘+大型蒙版)

  • 模型:control_xxx_inpaint

  • 控制权重 : 设置为1

【第二步】提示词的编写

这里需要Tagger插件反推一下破损图片的提示词,保证我们的出图更符合原图内容。

我们通过Tagger插件获取图片的提示词,我们需要检查一下提示词,把与图片无关的关键词去掉。

1boy, solo, monochrome, greyscale, realistic, solo, hat, male focus, military uniform, soviet military hat, portrait, upper body, closed mouth, looking at viewer,

【第三步】大模型的选择以及图片的生成

大模型需要根据实际情况选择,写实类建议选择"majicMIX_realistic"或者"Realistic Vision"。

点击【生成】按钮。不能保证每次修复都是满意的效果,我们可以每次多生成几张从中挑选。

相关说明:

(1) 大家注意看生成的图片,图片效果也只是大体符合要求,特别是边界处融合得并不是特别好,所以生成的图片还需要借助PS等工具二次处理一下。

(2)如果破损照片中有人物服装的损坏,我尝试了一下,修复起来非常困难。

主要是颜色很难和原图片的颜色保持一致。这个时候可以将人物的衣服整个区域使用画笔都涂上蒙版,然后使用提示词来控制人物的服装。

(3)正向提示词和反向提示词最好使用Tagger插件反推生成,保证我们的出图更符合原图内容。

写在最后

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二、AIGC必备工具

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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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