动漫脸部修复

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

接下来，我们以这个姿态为灵感，看能不能修复一下手部的问题。我们先来到3d骨架模型编辑器中，通过手动调整来还原一下骨架，因为只是动漫人物，系统无法自动检测。如果是写实人物的话，就方便一些，可以直接使用openpose预处理器进行姿态检测。设置好之后，可以将骨架图下载下来，后面的手部姿态不是我们想要的，可以不用。来到深度图库，将尺寸修改为画幅尺寸，然后点击“添加背景图片”，将骨架图载入进来。接下来就是选择合适的手势，将它添加进来，第一个选项框里的都是官方的深度信息图片。通过移动、缩放和旋转将手势放在合适的位置，可以发送到controlnet，默认是发送到第一个框架中。。因为官方中的手型有限，所以另外一只手从我们新增的库里面寻找一个，但是这些手型就不是深度信息图了，调整好之后，将它保存为png。启用controlnet，第一只手选择深度预处理器“depth_zoe”。第二只手选择线稿预处理器“lineary_realistic”，它们的起始步长保持在0.1-0.2之间。第三块选择“openpose”模型，因为已经是骨架图，所以不需要选择预处理器。在图生图中，进行手部的局部重绘，绘制好蒙版，为了提高成功率，可以一只手一只手的调整。这样就比之前的手好很多了。再放到ps当中，使用“创成式填充”修补一下衔接的区域。对比一下修改前和修改后的手部的区别，经过手部修复之后，姿态终于正常了。

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后就不甚理想。ESRGAN_4x、SwinR 4x对0.5以下的重绘幅度有较好支持。Hires step表示在进行这一步时计算的步数。Denoising strength字面翻译是降噪强度，表现为最后生成图片对原始输入图像内容的变化程度。该值越高，放大后图像就比放大前图像差别越大。低denoising意味着修正原图，高denoising就和原图就没有大的相关性了。一般来讲阈值是0.7左右，超过0.7和原图基本上无关，0.3以下就是稍微改一些。实际执行中，具体的执行步骤为Denoising strength*Sampling Steps。面部修复修复画面中人物的面部，但是非写实风格的人物开启面部修复可能导致面部崩坏。点击“生成”