以下是关于照片黑白转彩色的几种方法：
基于 ipadapter 工作流的方法：
使用 MutiDiffusion 插件的方法： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可以先在 ps 里面进行角度的调整和照片的裁切，然后使用上述步骤进行上色。如果直接上色效果不佳，可以放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，如从网上找一张参考照片让 AI 去匹配色调，加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，并给出简单的关键词，如蓝天、绿树、灰石砖。
使用 DALL·E 编辑功能的方法：
我将基于ipadapter（简称“ipa”）最新工作流“ipadapter_advanced.json”工作流给大家进行展示。工作流中controlnet模型（简称“cn”）用来控制ipa生成的图片。作者：b站up坏心眼猫特效，工作流和模型：[https://pan.quark.cn/s/2d0c9a5a9d34](https://pan.quark.cn/s/2d0c9a5a9d34)预处理器网络模型的总览如下图：ipa+cn的总实现框架如下图：[heading2]1.1基于深度学习的重绘[content]1.1.1将一张黑白素材图片和一张彩色风格图片进行风格迁移完成转绘。黑色图片如上，彩色片如下。最终生成的图片如下图，可以很清楚的看到，原来的黑白素材图片得到了风格上赋能。也可以生成的四张图片如下图：补充：可以生成四张（选择下图右边进行与K采样器的latent连接），也可以生成一张（选择左边）[heading3]1.1.2步骤及解析[content]（1）首先先创建节点加载图片：（2）其次读取一张所需风格的图片作为参考图。（3）将图像用蓝色的线连接到cn应用如图所示，即通过cn的深度学习模型（SDxl版本，因为checkpoint大模型用的是SDxl版本）。因为采用的是Zoe深度预处理器。（4）对要生成的图片进行填写提示词。正向提示词：illustration of clouds and meadows and mountains and trees,calm,executable,high quality（5）生成（添加到提示词队列）
启用MutiDiffusion插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能帮助我们在显存不够的情况下，将图片放大到足够的倍数。好了，经过一顿操作，我们就将这张图片处理完成了。对比一下看看，之前的黑白照片和经过上色高清化完成之后效果。同样的步骤，又还原了一张我妈妈的照片。在问到她当时穿的什么颜色衣服的时候，她记得可清楚了，想都没想就告诉我说是绿色的。这两张还算容易的，接下来就遇到比较棘手的照片了。比如这一张，是我外公外婆带着我妈和我舅舅。外公走得更早，我甚至都没见过一面，只有这些照片还记录着他存在的痕迹。而这张照片也有些年头了，一直被外婆好好保存着。人物多、场景复杂，像素非常的低，使得这张照片处理起来难度很大。我首先在ps里面进行了一下角度的调整和照片的裁切，然后使用刚才的步骤进行上色，但是直接上色的结果有点像是加了一层黄色滤镜，有颜色但是年代感还是太强了。而太具体的颜色指定，又容易让画面污染严重，因为内容实在太多了，光是指定衣服就得十来个颜色提示词，AI能分辨得清才怪。所以我决定放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，剩下的交给AI去自行决定。于是，我从网上找到了一张仙人洞的照片，让AI去帮我匹配色调。加入第二个controlnet来控制颜色，使用的是t2ia_color的模型。关键词只给了：蓝天、绿树、灰石砖这么简单的几个词。颜色终于正常了，最后经过脸部的修复和放大，得到了最终的效果。
更改完图片后，不要忘记点击保存：你还可以选择在DALL・E编辑器界面右侧的对话面板中输入提示来更改图片。例如，以下提示将图像更新为黑白，提示「make it black and white」：最后是在ChatGPT移动应用程序上使用DALL・E进行编辑。选择左下角的「编辑」就能调出提示选项：选择「Select」可以访问选择工具，点击该工具，能够突出显示要编辑的图像部分。屏幕左侧的滑块允许更改图片的大小。选择完你想编辑的图像部分，然后选择屏幕右下角的「Next」按钮，就会弹出一个对话面板，你可以输入提示对图像进行更改。