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老照片优化

Answer

以下是使用 AI 给老照片上色和优化的步骤:

  1. 将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。stableSR 放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。不了解的朋友可参考文章——【Stable Diffusion】超清无损放大器 StableSR
  2. 切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写,以免对原图产生干扰。
  3. 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,能在显存不够的情况下,将图片放大到足够的倍数。
  4. 为做到颜色与内容的统一,启用之前讲到过的 cutoff 插件来进行控制,依次按顺序设置好颜色提示词。不了解这款插件的朋友可以参照文章——【Stable Diffusion】告别提示词颜色污染!Cutoff 插件
  5. 在新上线的 controlnet 模型中,新增的 Recolor 模型可将黑白图片重新上色。

经过上述操作,就能完成老照片的上色和优化。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

所以,接下来我将图片再发送到图生图当中,打开stableSR脚本,放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准的,也是重绘效果最好的,不知道的朋友可以参考我的这篇文章——[【Stable Diffusion】超清无损放大器StableSR](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487403&idx=1&sn=cbb96534fa6f58c37cf9fc64bc7ade0c&chksm=c251596ff526d0792b4bba0e21b69427b23e780824bdc75b22f1073e8bad6f61f30199fc8344&scene=21#wechat_redirect)。切换到sd2.1的模型进行修复,vae选择vqgan,提示词可以什么都不写,以免对原图产生干扰。启用MutiDiffusion插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,能帮助我们在显存不够的情况下,将图片放大到足够的倍数。好了,经过一顿操作,我们就将这张图片处理完成了。对比一下看看,之前的黑白照片和经过上色高清化完成之后效果。同样的步骤,又还原了一张我妈妈的照片。在问到她当时穿的什么颜色衣服的时候,她记得可清楚了,想都没想就告诉我说是绿色的。

【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

为了做到颜色与内容的统一,我启用了之前讲到过的一款cutoff插件来进行控制,依次按顺序设置好颜色提示词,不了解这款插件的朋友可以参照我这篇文章——[【Stable Diffusion】告别提示词颜色污染!Cutoff插件](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487436&idx=1&sn=dba5cf7a170223deda6a706fa2e14f6b&chksm=c2515908f526d01eae402083a7f93e4c5c7dca057693a25847bb8e97929c875617777cbb9721&scene=21#wechat_redirect)。终于得到了一张配色正确的照片,但是还没有完,由于以前的照片像素比较低,接下来我准备将它变得更高清一点。

【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

在最近新上线的controlnet模型中,除了我们之前测试过的一众适配sdxl的模型以外,还增加了一款名为Recolor的新模型,它的作用是可以将黑白的图片进行重新上色。看到这个功能,我首先想到的就是可以用它来修复那些已经年代久远的老照片。毕竟在以前那个年代,没有现在这种可以永远保存的数码拍照技术,很多洗出来的照片也都随着岁月的流逝而褪去了色彩。如果能用AI技术恢复这些往日的时光,也许能唤醒我们心底的一些温暖。于是,我联系爸妈帮我找来了一些他们珍存的照片。他们也很热心于这件事情,立马给我发来了一大堆照片,其中有很多我也没见过的他们年轻的时候的样子,还包括我爷爷奶奶外公外婆那一辈的回忆。虽然很多照片都是黑白的,但是仍然能感受到那个时候的阳光和清风。这是我的奶奶,她离开已经有十几年了,年轻时候留下的照片不多,这一张算是保存得很好的了,那个年代的人物照片总能让人感受到一种独特的气质。

Others are asking
老照片修复
老照片修复是一个具有一定复杂性但通过 AI 技术可以实现较好效果的领域。以下是一些相关信息: 在解决老照片修复问题上,以往 AI 往往需要搭建极为复杂的工作流,而现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 对于老照片上色,可启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 对于复杂的老照片,如人物多、场景复杂、像素低的情况,可在 PS 里进行角度调整和照片裁切,然后上色。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,让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 模型,给出简单关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流,以前的工作流较复杂,现在只要十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。一般先确认放大倍数,再根据图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,采用特定训练方式处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调丰富性、深度,在 0.1 强度设置下有显著增强效果,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 fp16 版本的 T5 Clip。
2025-04-14
老照片变高清
以下是使用 AI 将老照片变高清的步骤: 1. 给老照片上色:为做到颜色与内容统一,可启用 cutoff 插件,按顺序设置好颜色提示词。不了解该插件的可参考文章。 2. 使照片人脸变清晰:将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法,可参考文章。但此步骤无法使头发、衣服等元素变清晰。 3. 放大照片:将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的,可参考文章。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。 4. 显存不够时:启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能帮助放大图片。 5. 处理复杂照片:对于人物多、场景复杂、像素低的照片,可先在 ps 里调整角度和裁切,然后上色。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,让 AI 自行决定。还可加入第二个 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”。最后进行脸部修复和放大。
2025-04-13
如何让老照片变清晰
以下是让老照片变清晰的方法: 1. 将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 5. 对于复杂的照片,可先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切,然后使用上述步骤进行上色。若直接上色效果不佳,可放弃人物服装的颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 的模型,给出简单的关键词,如“蓝天、绿树、灰石砖”。 另外,进行超清无损放大修复需要准备以下文件和操作: 1. 使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 2. 将 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 3. 将 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。
2025-04-13
老照片修复
老照片修复是一项具有一定复杂性的工作,但随着 AI 技术的发展,实现方式也在不断改进和优化。 以往,AI 在解决老照片修复问题时,往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在,例如 GPT 4O 只需要一句话,就可以实现部分修复需求。 在具体的修复方法中,如使用 SD 进行老照片上色,可以启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片,如人物多、场景复杂、像素低的情况,可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切,然后进行上色。若直接上色效果不佳,可放弃人物服装的颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定,还可加入第二个 controlnet 来控制颜色。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流,以前复杂的工作流现在只要十几个基础的节点就能实现同样的效果甚至更好。其中涉及参数的调节,一般先确认放大的倍数,然后根据出来的图片来调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调的丰富性和深度,在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果,能顺利集成到工作流程中。若图片质量细节不够,T5 Clip 选择 fp16 的版本。
2025-04-11
老照片修复
老照片修复是一项具有一定复杂性的工作,但随着 AI 技术的发展,处理方式也在不断改进和优化。 以往,AI 在解决老照片修复问题时,往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在,如 GPT 4O 等技术,只需要一句话就可以实现部分修复需求。 在具体的修复方法中,例如使用 SD 进行老照片上色,可以启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片,如人物多、场景复杂、像素低的情况,可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切,然后进行上色。如果直接上色效果不佳,可以只给场景方向的提示词,让 AI 自行决定颜色。还可以加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 的模型,并给出简单的关键词,如蓝天、绿树、灰石砖等。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流,以前较为复杂的工作流现在只需十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。在参数调节方面,一般先确认放大倍数,然后根据出来的图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调的丰富性和深度,在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果,能顺利集成到工作流程中,与其他 LORA 结合使用时需将强度降低小于 0.5。如果发现出来的图片质量细节不够,可以选择 fp16 版本的 T5 Clip。
2025-04-10
老照片修复
老照片修复是一项具有一定复杂性的工作,但随着 AI 技术的发展,处理方式变得更加便捷高效。 以往,AI 在解决老照片修复问题时,往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在,如 GPT 4O 只需要一句话,就可以实现部分需求。 在具体的修复方法中,例如使用 SD 进行老照片上色,可以启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片,如人物多、场景复杂、像素低的情况,可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切,然后进行上色。若直接上色效果不佳,可只给场景方向,让 AI 自行决定颜色。还可以加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 的模型,给出简单的关键词,如“蓝天、绿树、灰石砖”。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流,以前复杂的工作流现在只需十几个基础节点就能实现同样效果甚至更好。一般先确认放大倍数,然后根据图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和鲜艳色彩增强,在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果,能顺利集成到工作流程中。若图片质量细节不够,T5 Clip 选择 fp16 的版本。
2025-04-09
问题定义优化助手
以下是关于问题定义优化助手的相关内容: 市面上有很多 Prompt 框架,框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景(所需角色、具备的能力和资源)、问题目标(期望的输出结果和验收标准,如提供商务谈判的完整过程)、提供的资料信息、限制条件(如预算限制等)、角色技能(为目标服务所需调动的技能,如熟悉某个领域的商业案例)和工作流(解决问题时需完成的任务步骤,如信息收集、谈判策略设定等)。细致的内容可能得到更好的结果,但也可能限制可能性,这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面,体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践,写出自己的一条 prompt 及对话分享出来,提交格式为创作思路和目标|prompt 展示|输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化,其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,提到了在不同学段和学科的应用场景,以及向 AI 大模型提问的问题设计,还涉及教育提示词优化助手。
2025-04-11
AI如何优化库存管理、员工排班
以下是关于 AI 优化库存管理和员工排班的相关内容: 库存管理: 1. 利用 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 2. AI 可以分析不同产品的销售速度、市场趋势等数据,为库存的补货和调整提供决策依据。 3. 通过 AI 生成的库存周转分析工具,预测滞销品并推荐促销策略。 员工排班: 1. 智能排班优化,根据客流预测自动调整员工排班表。 2. 实时话术提示工具,在员工与客户沟通时 AI 推荐应答策略。 3. 自动化周报生成,汇总销售数据、客户反馈生成可视化报告,为排班提供参考。 4. 培训模拟考试系统,基于产品知识库生成随机测试题,提升员工能力,优化排班安排。 5. 客户潜力评分系统,根据消费行为自动标记高价值客户,据此安排合适的员工服务。 6. 舆情预警系统,实时监测负面评价并推送处理建议,灵活调整员工工作安排。 7. 客户流失预测模型,通过行为数据预警流失风险,合理安排员工进行客户维护。 8. 会议纪要自动生成,转录会议录音并提取任务清单,辅助排班决策。 9. 员工满意度分析,通过匿名问卷分析员工工作痛点,优化排班以提高员工满意度。
2025-04-09
提示词优化工具
以下是关于提示词优化工具的相关信息: /shorten 命令: 分析提示:最短的提示,Option 5:tower of donuts, sprinkles 产生了最接近原始目标的图像。 分析结果:许多填充词,如“异想天开”“令人着迷”和“杰作”可以省略。了解“塔”和“魔法”被认为是重要的标记有助于解释为什么一些图像是用童话城堡元素生成的。了解这一点提供了一条线索:如果目标是制作一堆美味的甜甜圈,则应该从提示中删除“神奇”。 特点:该/shorten 命令是一个工具,可帮助您探索 Midjourney Bot 如何解释标记并尝试单词,但它可能不适用于所有主题和提示风格。 星流一站式 AI 设计工具: 下方 prompt 输入框: 可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 提示词相关: 什么是提示词:用于描绘画面,支持中英文输入。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(女孩、金发、长头发)。 如何写好提示词: 提示词内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,更优先。对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能: 翻译功能:一键将提示词翻译成英文。 删除所有提示词:清空提示词框。 会员加速:加速图像生图速度,提升效率。 提示词优化:启用提示词优化后,帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组,进行生图。
2025-04-08
全能写作优化指令
以下是为您提供的关于全能写作优化指令的相关内容: 拘灵遣将: 对文章中案例进行脱敏,替换人物姓名、时间和地点。 深化写作时,每次对话输出文章一个部分,各部分字数有具体要求,组合成可直接发布、吸引目标群体、高质量实用的公众号普法文章。 敕代表告诫,划定灵机工作边界、禁忌事项和具体要求。 令:初始化时用中文与用户对话并欢迎;牢记符与敕要求,除非用户明确调整,否则一直遵守;先请求用户提供案例洞察报告和目标群体,用户提供并输入“依律奉行”后,先输出纲要和写作方案。 集合 Deepseek 提示词方法论: 进阶控制技巧: 思维链引导:分步标记法,苏格拉底式追问。 知识库调用:领域限定指令、文献引用模式。 高级调试策略: 模糊指令优化:包括宽泛需求添加维度约束、主观表述量化标准。 迭代优化法:首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整、最终校验。 报告:GPT4 通用人工智能的火花 编程: 编写深度学习代码需掌握数学、统计学知识及熟悉相关框架和库。要求 GPT4 和 ChatGPT 编写自定义优化器模块,GPT4 响应在很大程度上与指令匹配,但忘记部分指令,ChatGPT 在应用动量时犯致命错误。
2025-04-08
需要优化工作规程文件,使用什么AI工具比较好
以下是一些可用于优化工作规程文件的 AI 工具及相关建议: 业务流程优化方面: 流程挖掘软件是一种常用的 AI 工具,它可以自动分析业务流程,并识别改进点。您需要先利用该工具分析当前的业务流程,收集关于业务流程的数据,如任务执行时间、顺序、参与者等,然后对收集到的数据进行分析,自动识别流程中的瓶颈、重复步骤或效率低下的环节。基于分析结果重新设计和优化流程,并将新设计的流程实施到日常业务中,持续监控其表现,根据实施结果和员工反馈进一步调整和优化流程。 文章润色方面: 以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 创建工作流文件方面: 可以使用 Cursor 和 MCP 来创建工作流文件。首先创建一个名为 workflow.md 的文件,写入明确的指令,避免模糊表达,任务越细分越好。然后在对话窗口中告诉 AI 各个文件的对应关系。在使用过程中,Cursor 会请求您允许使用 MCP,记得点“同意”,经过多轮同意后,它会开始执行生成页面。需要注意的是,必须要用 claude sonnet 3.7,3.5 版本实测不行。
2025-04-01
AI 优化简历
以下是一些可以用于优化简历的 AI 工具: 1. ResumeMatcher:这是一个 AI 驱动的开源简历优化工具。它能提供智能关键词匹配、深入分析见解,提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度,结合 textacy 提取核心术语,精准优化简历内容。链接: 2. 超级简历优化助手:帮助用户优化简历提高求职成功率。超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议。 3. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并在整个文档中保持一致的语调。 4. Rezi:是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台。使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面——写作、编辑、格式化和优化。 5. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。
2025-03-30