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Stable Diffusion | 图生图之局部重绘

2024年07月28日 笔记本 我要评论
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一、基础操作流程

局部重绘基本应用是为人物换脸和换衣服,下面以换衣服颜色作为操作实例,讲一下局部重绘三步走流程:

  1. 将生成的图片发送至重绘:

  2. 用画笔将要替换的部分涂抹为黑色蒙版,通过滑动蓝标调整画笔大小,尽可能涂抹精细一点,这里将短运动t恤衫涂抹:

  3. 修改衣服颜色(本例是改为黄色)的提示词,并移到前面,增加数值权重:(yellow sport tank top:1.3),设置参数,点击生成图片,完事儿:

二、局部重绘参数介绍

>> 缩放模式

  • 调整大小:生成图片和原图一致

  • 比例裁剪后缩放:生成图片和原图宽高不一致

>> 蒙版边缘模糊度

蒙版相当于ps里面的一种遮罩,遮住看不见的板块是避免处理的部分,边缘模糊度相当于ps里面的高斯模糊功能,是边缘向中心透明度渐进过渡,在两个图片合成的时候,交接部分不至于生硬,会衔接融合得更顺滑自然。

数值默认是4,一般控制在10以下,这样边缘模糊度刚好适中,融合得相对比较自然,数值不宜过低,这样边缘会生硬,数值不能过高,会影响到蒙版的效果,透明度会很低,蒙版的遮罩效果基本消失,这样就达不到局部重绘的效果,具体情况数值要根据涂抹的蒙版区域面积来调试。

>> 蒙版模式

画笔涂抹黑色的区域就是要重绘的区域,如果选择重绘非蒙版内容,那就是重绘黑色区域以外的地方。

>> 蒙版区域内容处理

  • 填充:将蒙版区域的内容模糊化,重新计算并融合,只在区域内运算。做创意发挥的话,可以选择填充,sd会自由发挥,可以看到更多的效果图方案,但是可能会出现一些生硬的地方。

  • 原图:在原图的基础上,按照提示词指令要求生成,一般选择原图,更精准按照指令调整,并且不影响其他的内容

>> 重绘区域内容处理

  • 整张图片:按照原图大小的基础下绘制蒙版区域的内容,比如512宽的图片,蒙版区域有50个噪点像素,那么sd会以50个噪点像素重绘。

    生成的内容与原图融合得更好,但是细节不够丰富。简单的修改就用整张图片

  • 仅蒙版区域:将蒙版区域放大到原图的细节,只把蒙版里面的内容重绘,512个噪点像素全部给他,画完之后再缩小,放到原图的相应位置

    生成图片细节比较多,看起来很质感丰富,但是这样会导致与原图融合得不够好,会出现一些bug内容。一般会通过增加仅边缘区域下边预留像素的数值缓解这个问题。

>> 仅蒙版区域下边缘预留像素

蒙版区域和周围的拼接过渡边缘的区域大小,重绘蒙版越大可适当增加该数值。

还有一些的参数设置,可以看看之前的推文,一般需要特别设置的不多。

迭代步数:前面讲过,一般默认即可

采样方法:前面讲过,视情况调整

重绘尺寸:视情况调整

提示词引导系数:前面讲过,一般默认即可

重绘幅度:重绘幅度默认0.75

随机种子:前面讲过,一般默认即可

三、应用案例展示

1.重绘头发(换颜色或发型)

2.睁眼变闭眼

3.模特换脸(注:若要换皮肤颜色,需要皮肤部位都涂抹)

4.假人穿衣服

5.修改背景

写在最后

aigc技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,aigc技术也将不断提高。未来,aigc技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,aigc技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,aigc技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

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