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脸部修复

Answer

以下是关于脸部修复的相关内容:

在 Stable Diffusion 中,通常初始分辨率设为 512x512 以提高抽卡效率,但这样人脸易崩。确定人物姿态和构图后,可点击面部修复和高分辨率修复达到正常效果,但小图和大图存在差异,重绘幅度低无法修复细节错误,高则会导致人物发型、服装变化大。

GFPGAN 面部修复:其他参数不变,直接将 GFPGAN 参数拉到 1 即可。此功能只能修复脸部,头发、衣服、背景等无变化。

背景去除:需安装插件 REMBG,安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-rembg.git 。安装好后重启,有选项框,模型选第一个 u2net 点击生成。抠图效果不错但有黑边,可通过点击 Alpha matting 调整参数(Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187)去掉黑边,还能生成蒙版。有专门做服装和动漫抠图的模型。

脸部修复插件 After Detailer:安装方式可在扩展面板中搜索直接安装,或放在“……\sd-webui-aki-v4\extensions”路径文件夹下。安装完成重启 webUI 会出现插件面板。使用时在启用“After Detailer”前打勾,下拉菜单中有很多模型,分别针对 2D 人物的脸、手、全身和真实人物的脸部修复。选择真人脸部模型,关掉“面部修复”和“高分辨率修复”,保持 512x512 尺寸测试,人物脸部正常,细节精致。插件有正负提示词输入框,输入表情相关文字人物表情会改变,如输入“伤心、流泪”,但输入“带着墨镜”无变化,提示词仅针对表情。插件的第二单元和 controlnet 一样有多通道,将第二单元模型换成 hand 模型可修复手部,但效果有待改善,可结合 PS 蒙版处理。

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References

【SD】图片高清化+面部修复+一键抠图,一些你不知道的事儿

我们接着来看一下这个GFPGAN面部修复,我找一张模糊人像来修复一下。其他参数不变,直接将GFPGAN参数拉到1,就可以了。看一下面部修复效果,宛如重生。当然这个功能只能修复脸部,所以头发、衣服、背景等没有变化。[heading1]#背景去除[content]这个功能需要再安装一个插件REMBG,安装地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-rembg.git。安装好之后重启,就有这个选项框了。使用这张图测试一下,模型就选第一个u2net,直接点击生成。抠图效果还是蛮不错的,边缘轮廓有些黑边,用时2.86秒。如何去掉这个黑边呢,需要点击后面的Alpha matting,来调整一些参数。它们分别控制抠图边缘尺寸,前景阈值、背景阈值。通过一系列测试,推荐给大家一套比较通用的参数设置——Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187。通过这个参数,我们就能一键得到没有黑边的图像了。另外,点击这个按钮,还可以直接生成蒙版。这里还有一个专门做服装抠图的模型,可以一键识别出模特的服装。这就非常方便我们做换装的处理了。还有一个专门给动漫抠图的模型。我们使用这张图测试一下。抠图效果还是可以的,可能是背景比较复杂,用时19秒。关于后期处理里面的一些冷僻小知识就介绍到这里了,如果想要这个插件的话,可以添加我的公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容(持续更新中)公众号微信扫一扫关注该公众号

【SD】脸部修复插件After Detailer

作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-06-06 20:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/-Xp9DzPa7Iz4jpj1kM0MJA在Stable Diffusion中,为了增加抽卡效率,通常我们设置的初始分辨率都是512x512。这样的好处就是渲染速度快,但是人脸基本上都会崩。比如像这样。当然,在我们确定好人物姿态和构图之后,点击面部修复和高分辨率修复,是可以达到正常效果的。但是在高清修复大图和512分辨率的小图之间,差异化也是巨大的。这样,在小图阶段我们可能无法准确判断最终的大图是什么样的,还是需要靠运气抽卡。较低的重绘幅度会导致画面的细节错误无法修复。较高的重绘幅度又会导致人物的发型、服装等变化较大。那么有没有一种方法,可以让我们在小图阶段就得到一个比较正确人物面部形象呢。这就要用到我们今天介绍的这款插件——脸部修复插件After Detailer。安装方式就是在扩展面板中搜索After Detailer,可以直接安装。或者是将下载好的插件,放在这个路径文件夹下“……\sd-webui-aki-v4\extensions”。安装完成后,重启webUI,首页就会出现这个插件的面板。使用方法很简单,在启用“After Detailer”前面打上勾就行了。在下拉菜单中,我们可以看到这个插件也有很多模型。从官方的文档可以看到,这些模型分别针对了2D人物的脸、手、全身和真实人物的脸部修复。

【SD】脸部修复插件After Detailer

我们选择一个真人脸部模型,同时关掉“面部修复”和“高分辨率修复”,保持图片尺寸为512x512,进行一下效果测试。可以看到,在512分辨率下,人物的脸部已经非常正常了。对比一下,在使用After Detailer之前和之后的区别,脸部细节精致了很多。在脸部修复这一块,还有一个正负提示词的输入框,比如我们输入“伤心、流泪”这样的文字。人物的表情也会进行一些改变。我又尝试了一下输入“带着墨镜”,则没有任何变化,看来这个提示词仅针对表情。接下来我发现,人物的手部还是有一些问题的。我们回到After Detailer打开“第二单元”,和controlnet一样,这个插件也是有多通道的。我们将第二单元的模型换成hand模型试一试。可以看到,左边这只手修复了不少,但是右边好像不如刚才了,看来这个模型还有待改善,目前看来针对脸部的修复是不错的。既然在不使用hand模型的情况下,右边这只手是好的,使用hand模型的情况下,左边这只手是好的,那我们用ps做个蒙版,两只手不就好了嘛。

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动漫脸部修复
以下是关于动漫脸部修复的相关内容: GFPGAN 面部修复: 找一张模糊人像进行修复,其他参数不变,直接将 GFPGAN 参数拉到 1 即可。面部修复效果显著,但只能修复脸部,头发、衣服、背景等无变化。 背景去除: 需要安装插件 REMBG,安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git 。安装好之后重启,就有选项框。 测试时模型选第一个 u2net,直接点击生成。抠图效果不错但边缘轮廓可能有黑边,用时 2.86 秒。 去掉黑边可点击后面的 Alpha matting 调整参数,如 Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187,就能得到无黑边图像。 点击按钮还可直接生成蒙版。有专门做服装抠图和动漫抠图的模型。 手部修复: 对于动漫人物手部修复,先在 3D 骨架模型编辑器中手动调整还原骨架,若为写实人物可使用 openpose 预处理器进行姿态检测。 来到深度图库,修改尺寸并载入骨架图,选择合适手势添加,可发送到 controlnet。 启用 controlnet 时选择相应预处理器,在图生图中进行手部局部重绘,绘制蒙版,可一只手一只手调整,之后在 ps 中使用“创成式填充”修补衔接区域。 SD 新手入门图文教程中的相关内容: 放大算法中,Latent 在许多情况下效果不错,但重绘幅度小于 0.5 效果不佳,ESRGAN_4x、SwinR 4x 对 0.5 以下重绘幅度支持较好。 Hires step 表示进行这一步时计算的步数。 Denoising strength 表现为生成图片对原始输入图像内容的变化程度,一般阈值 0.7 左右,超过 0.7 与原图基本无关,0.3 以下稍作修改。 面部修复可修复人物面部,但非写实风格人物开启可能导致面部崩坏。
2025-03-13
ipadapter的作用是什么,能实现人物的一致性吗?比如参考人物的脸部特征
IP Adapter 即图像提示词适配器,其作用包括: 能够“复刻图像”,用户输入图像可直接生成内容或风格相似的图像。 注重图像风格和语义的复刻,兼容性强,可与结构控制插件一起使用,既控制结构,也控制图像的语义和风格。 是解决角色和风格一致性的优雅方法,能够非常精准地提取风格参考图中的角色和风格特征。 在处理人物一致性方面,IP Adapter 有一定的应用,例如在相关的图生图操作中会用到。关于其使用,之前有文章介绍。同时,Midjourney 也有类似的人物一致性相关功能。
2024-08-25
老照片修复
以下是关于老照片修复的相关内容: ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale: 以前的高清放大工作流复杂,新模型结合工作流只需十几个基础节点就能实现更好效果。 参数调节方面,一般先确认放大倍数,再根据图片调整 ControlNet 强度。 ControlNetUpscaler 放大模型是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的,可与 diffusers 库一起使用,采用多种方式对真实图像进行人工退化训练,训练方式类似 Wang,Xintao 等人发表的文献中的方法,遵循 Flux.1dev 模型许可证范畴。 Flux Ultimator 能增加小细节,增强鲜艳色彩,在 0.1 强度设置下有显著效果,能顺利集成到工作流程中,与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。 若图片质量细节不够,可选择 T5 Clip 的 fp16 版本。 ControlNet 传递的应是上传的原始图片。 【SD】用 AI 给老照片上色,岁月不改它模样: 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,可在显存不够时放大图片。 对于复杂的老照片,可在 PS 中进行角度调整和裁切,若直接上色效果不佳,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,加入第二个 controlnet 控制颜色,使用 t2ia_color 模型和简单关键词。 新上线的 controlnet 模型中,Recolor 模型可将黑白图片重新上色。 人物照片还原可选择 realisian 的写实大模型,用提示词描述颜色和内容,ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果更好。
2025-03-06
老旧照片修复
以下是关于用 AI 给老旧照片修复上色的详细步骤和方法: 1. 启用 MutiDiffusion 插件,在显存不够的情况下,仅使用分块渲染功能将图片放大到足够倍数。 2. 在 PS 里进行角度调整和照片裁切。 3. 对于人物照片还原,选择 realisian 的写实大模型,提示词直接描述颜色和对应内容。 4. ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 5. 将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。 6. 把图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍,切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免干扰原图。 7. 对于复杂的照片,如人物多、场景复杂、像素低的情况,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定颜色,还可从网上找参考照片让 AI 匹配色调,加入第二个 controlnet 控制颜色,使用 t2ia_color 模型,给出简单关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。 作者为白马少年,发布时间为 2023 年 9 月 10 日 19:00,原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw 。
2025-03-06
老照片修复工具推荐
以下是一些老照片修复工具推荐: 视频放大工具: https://www.topazlabs.com/topazvideoai 百度网盘分享的 Topaz 全家桶:链接:https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 ,提取码:16d1 ,复制这段内容打开「百度网盘 APP 即可获取」 Kraken.io:主要用于图像压缩,也提供免费的图像放大功能,能保证图像细节清晰度。 Deep Art Effects:强大的艺术效果编辑器,通过 AI 技术能将图像放大并赋予艺术效果,支持多种滤镜和风格。 RealESRGAN:https://replicate.com/nightmareai/realesrgan ,这是基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型,有人脸修复和可调节放大倍数选项,但使用几次要收费。 Photoshop Generative AI 功能:主要工具包括 Remove tool、Clone brush、Generative fill 以及 Neural filters,链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1692751080973828468?s=46&t=F6BXooLyAyfvHbvr7Vw2g SD 图生图,重绘幅度小一点 图片放大工具: 本地工具放大:https://www.upscayl.org/download 开源工作流: 开源工作流: stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific:https://magnific.ai/ Krea:https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 佐糖:https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC:https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn ,腾讯开源的模型,能恢复老照片,在线测试地址:https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复:https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger:https://imglarger.com/ Let's Enhance:https://letsenhance.io/ Waifu2x:http://waifu2x.udp.jp/ 此外,将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法可将人脸变清晰,具体可参考文章—— 。
2025-03-05
我现在要对一些很糊的图像进行图像修复,就是把图像变高清,有什么工具吗?
以下是一些可用于图像修复变高清的工具和方法: 1. 图像修复放大流程: 输入原始图像:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率图片,以免处理时间过长。 图像高清修复:使用 Iceclear/StableSR 模型,并搭配 Stable SR Upscaler 模型,推理图片噪点以还原图像。提示词应包含想要达到的目的内容,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear),反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)。 图像高清放大:对第一次放大修复后的图像进行二次修复,realisticVision 底膜效果较好。使用提示词反推 node 提取画面提示词,搭配 tile ControlNet 提升细节感,再用合适的高清放大模型进行二次放大。 2. 星流一站式 AI 设计工具: 右侧生成器的高级模式:与入门模式相比增加了基础模型、图片参考等更多功能。基础模型允许使用更多微调大模型和更多图像控制功能,如高清分辨率修复等。同时,还可以调整放大算法、重绘幅度等参数,以及选择不同的采样器。 3. SD 新手入门图文教程: 文生图最简流程中的一些参数: CFG Scale(提示词相关性):控制图像与提示的匹配程度,一般开到 7 11。 生成批次和每批数量:影响生成图像的组数和数量。 尺寸:推荐使用小尺寸分辨率结合高清修复(Hires fix)。 种子:决定模型生成图片的随机性。 高清修复:通过勾选“Highres.fix”启用,先按指定尺寸生成图片,再通过放大算法扩大分辨率以实现高清大图效果。
2025-03-04
我现在要对一些很糊的图像进行图像修复,有什么好用的工具吗?
以下为您推荐一些用于图像修复的工具和方法: 1. StableSR: 需要使用StabilityAI官方的Stable Diffusion V2.1 512 EMA模型,放入stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR模块(约400M大小)放入stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个VQVAE(约750MB大小)放在stablediffusionwebui/models/VAE中。 测试时发现,不同的重绘幅度效果不同,重绘幅度较大时可能会改变人物形象,对于追求最大保真度的老照片修复,重绘方法不太好。 2. Stable Diffusion: 除生成新照片外,可用于修复糊的照片,效果较好。 恢复画质的功能叫“后期处理”,上传图片后选择放大器,修复二次元照片选“RESRGAN 4x+Anime68”,其他实物照片选“RESRGAN 4x+”。 修复真人照片时,放大器选择“无(None)”,并将“GFPGAN强度”参数拉满(1),可修复人脸,但其他部分可能仍较糊。 3. 图像修复放大流程: 分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入:添加Load Image节点加载图像,不建议上传大分辨率图片,处理时间长。 图像高清修复:Checkpoint大模型使用Iceclear/StableSR,并搭配Stable SR Upscaler模型,提示词包含正向和反向描述。 图像高清放大:用realisticVision底膜,使用提示词反推node提取画面提示词,搭配tile ControlNet提升细节感,用合适的高清放大模型二次放大。
2025-03-04