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大家好我是风雨无阻。 通过前面几篇文章的介绍相信各位小伙伴对 Stable Diffusion 这款强大的AI 绘图系统有了全新的认知。我们见识到了借助 Stable Diffusion的文生图功能利用简单的几个单词就可以生成完美的图片。本期我们一起来研究 Stable Diffusion图生图功能这个宝藏。 对于新朋友想详细了解Stable Diffusion 的话请查看往期文章
AI 绘画Stable Diffusion 研究一sd整合包v4.2 版本安装说明 AI 绘画Stable Diffusion 研究二sd模型ControlNet1.1 介绍与安装 AI 绘画Stable Diffusion 研究三sd模型种类介绍及安装使用详解 AI 绘画Stable Diffusion 研究四sd文生图功能详解上 AI 绘画Stable Diffusion 研究五sd文生图功能详解下 AI 绘画Stable Diffusion 研究六sd提示词插件 AI 绘画Stable Diffusion 研究七 一文读懂 Stable Diffusion 工作原理 AI 绘画Stable Diffusion 研究八sd采样方法详解 为了让大家更直观的了解图生图功能这里以几个实用价值比较高的案例来介绍图生图功能到底是干嘛的能做什么事情 第一个案例 老照片高清修复放大 第二个案例 精美二维码的制作 第三个案例 美女换装 这里以案例穿插知识点说明的方式进行讲解。
各位朋友可以根据我的步骤一边进行实操一边进行理论知识的学习这样能提高学习效率。 老照片高清修复放大案例 第一步我们在修复照片之前需要先进行设置 设置-面部修复
勾选FGPGAN 选项codeFromer 权重设置为1勾选处理完成后将面部修复模型从显存卸载到内存保存设置重载前端 第二步切换到图生图界面 第三步选择需要修复的照片 切换到局部重绘标签页面 将需要修复的图片拖入图片上传区域 第四步选择缩放模式 在选择缩放模式前我们现来看看缩放模式的知识点四个缩放模式有什么区别 仅调整大小 图片会直接缩放拉伸例如尺寸从512x512 调整为768x512 如图 裁剪后缩放 例如尺寸从512x512 调整为400x512 选择此模式后图片宽度内容会被裁剪掉如图 缩放后填充空白 例如尺寸从512x512 调整为768x512 选择此模式后图片宽度方向会以相近的内容自动填充如图 调整大小潜空间放大
这种模式和第一种模式比较相似但是也有区别。
第一种模式是在图片生成后被缩放。
而这种模式是图片生成前在潜空间内先进行缩放这种缩放每次出图的效果不太一样有微小的差别。 例如尺寸从512x512 调整为768x512 所以可根据自己的需求进行缩放模式的选择。
这里我们之间选择第一种缩放模式。 第五步选择采样方法和迭代步数
采样方法在前面也有详细介绍感兴趣的朋友可以前往查看
AI 绘画Stable Diffusion 研究八sd采样方法详解 这里贴一下我的选择建议
如果想快速生成质量不错的图片建议选择 DPM 2M Karras (20 -30步) 、UNIPC 15-25步如果想要高质量的图不关心重现性建议选择 DPM SDE Karras 10-15步 较慢) DDIM(10-15步 较快)如果想要简单的图建议选择 Euler,Heun(可以减少步骤以节省时间)如果想要稳定可重现的图像请避免选择任何祖先采样器名字里面带a或SDE相反如果想要每次生成不一样的图像可以选择不收敛的祖先采样器名字里面带a或SDE 这里我们选择 DPM 2M Karras (28步) 第六步、面部修复选择
在选择面部修复相关设置之前我们先来介绍一下面部修复相关的知识点。
面部修复有两种方式一种重绘尺寸倍数一种是重绘尺寸。 重绘尺寸
我们可以点击“三角形”按钮 将自动获取到原图的尺寸 重绘尺寸倍数
按照倍数来可根据自己的需求进行选择例如 1倍、2倍 、3倍 在这个案例中我们直接选择按原图的重绘尺寸倍数选择1。 重绘幅度 假如把重绘幅度设置为0则表示AI 什么都不会做保持原图。 假如把重绘幅度设置为1则表示AI 完全自由发挥产生的图片跟原图关联性就很小。
因为这里我们要做照片的高清修复所以这里不需要AI 去重绘 设置为0 。 第七步、点击生成 效果如下 可以看到效果并不明显并没有达到预期。这是因为在上述步骤中只处理了面部细节对其他部分并未进行处理那么此时我们还需要进行后期处理。 第八步、后期处理
我们将生成好的图像点击“发送到后期处理”按钮切换到后期处理页面。 缩放比例选择1
放大算法选择SwinIR_4x 生成效果如下 根据对比图我们可以看到面部细节以及发色、背景都做了高清处理。 如果你对生成的图像还不满意那么我再告诉你一个图像高清终极大法相信高清修复后的图像你绝对没话说。 请继续往下看。 第九步、图像高清终极大法
图像高清终极大法究竟是什么呢那就是使用ConctrolNet title 进行控制图像效果。 相信阅读过 AI 绘画Stable Diffusion 研究二sd模型ControlNet1.1 介绍与安装 这篇文章的朋友应该有印象。 这里在介绍 ConctrolNet 新增的 Tile 模型时曾经说到过Tile 模型对于图片高清修复、提升细节、根据画面自动推断内容有着很好效果大家还记得吗 好废话不多说直接上操作步骤 1、首先切换到图生图界面并上传需要修复的图片 2、选择缩放模式、采样方法 、开启面部修复 3、启用ControlNet 并选择需要控制的图片 4、重点来了
控制类型 选择title 分块预处理器选择title_resample模型选择control_v11fle_sd15_title 5、点击生成
对比效果如下 对这个高清和细节修复效果你是否还满意
当然做老照片高清修复的方法网络上也有很多这里还是着重介绍图生图的功能。
好了我们的第一个图生图的功能案例就到此结束。
