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AI绘画Stable Diffusion【手部修复】:SD手部问题修复三种方法大揭秘!

2024年07月31日 机器学习 我要评论
在AI绘画中,手部问题一直是一个麻烦的问题。双手变形、手指缺失、手指多余这些问题常常困惑着我们。本文主要讨论一下关于Stable Diffusion中有哪些方法可以用于修复手部问题。

大家好,我是程序员晓晓

在ai绘画中,手部问题一直是一个麻烦的问题。双手变形、手指缺失、手指多余这些问题常常困惑着我们。本文主要讨论一下关于stable diffusion中有哪些方法可以用于修复手部问题。

一. 素材准备

在文生图的功能界面生成一张有手部问题的图片。

  • 大模型:majicmix realistic 麦橘写实_v7

  • 正向提示词

  • 采样器:dpm++ 2m karras

  • 采样迭代步数:25

  • 图片宽高:512*768

  • cfg: 7

随机抽取一张手指有问题的图片

上面生成的图片2只手都有问题,后面都以这张图片的手部修复为例说明。

二. 方法1:使用图生图局部重绘修复手部问题

【第一步】:图生图局部重绘设置

在图生图局部重绘功能菜单界面,上传待手部修复的照片。

由于2只手都有问题,为了获取最好的修复效果,最好分两步修复,先修复左手,再修复右手。我们先使用上图右边的画笔,将左边手部区域涂白。

下面是图生图局部重绘相关参数设置

  • 蒙版模式:重绘蒙版内容,专门针对手部问题进行重绘。

  • 蒙版区域内容处理:原版

  • 重绘区域:整张图片

  • 采样器:dpm++ 2m karras

  • 采样迭代步数:25

  • 图片宽高:512*768

  • cfg: 7

  • 重绘强度:0.7

【第二步】:大模型和正向提示词

大模型:majicmix realistic 麦橘写实_v7

正向提示词:和生成图片的正向提示词保存一致。

【第三步】 图片的生成

由于生成的图片具有随机性,可能生成的图片不会立马满足我们的要求,建议多次生成,直到抽取到我们满意的一张图片为止。

在这里插入图片描述

【第四步】 重复上面的步骤,修复右手

相关说明:

(1)这种方式修复的手部存在随机概率,可能需要反复抽签才能抽取到满意的一张。

(2)修复的手部是否好看,这个和模型的渲染能力有关系。

二. 方法二:使用controlnet的dw_pose修复手部问题

【第一步】:图生图局部重绘设置

在图生图局部重绘功能菜单界面,上传待手部修复的照片。

我们将有问题的2只手使用画笔都涂白。

大模型、提示词、相关参数的设置和方法1中一样,这里就不赘余。

【第二步】:controlnet openpose模型设置

相关参数设置如下:

  • 控制类型:选择"openpose(姿态)"

  • 预处理器:dw_openpose_full

  • 模型: control_v11p_sd15_openpose

关于dw_openpose_full识别手部的预览图,可见监测出人的脸,手部,姿势等都非常全面。

dw_openpose插件和模型已备好,需要的朋友请扫描获取哦

在这里插入图片描述

【第三步】:图片的生成

相关说明:

(1)这种方式修复的手部操作容易,可控性很强,而且目前的dwpose控制器好像可以自动识别出有问题的手部,将生成的预览图手部展示正常,无需我们再次编辑处理。

(2)生成的手指的长度和接头处仍然可能存在不正确性。

三. 方法三:使用controlnet的handrefiner修复手部问题

【第一步】:图生图局部重绘设置

在图生图局部重绘功能菜单界面,上传待手部修复的照片。

我们将有问题的2只手使用画笔都涂白。

大模型、提示词、相关参数的设置和方法1中一样,这里就不赘余。

【第二步】:controlnet handrefiner模型设置

相关参数设置如下:

  • 控制类型:选择"depth(深度)"

  • 预处理器:depth_hand_refiner

  • 模型:control_sd15_inpaint_depth_hand_fp16

关于使用depth_hand_refiner获取手部预览图效果如下。

【第三步】:图片的生成

在这里插入图片描述

模型放在网盘里,请扫描获取哦

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