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AI能否给老照片上色?

Answer

AI 能够给老照片上色。在最近新上线的 controlnet 模型中,新增的 Recolor 模型可对黑白图片重新上色,适用于修复年代久远的老照片。比如,在给人物照片上色时,可选择 realisian 的写实大模型,通过提示词描述颜色和对应的内容。但上色过程可能存在一些问题,如颜色不精准出现在想要的位置、提示词之间相互污染、照片斑驳痕迹导致背景不统一等。为解决这些问题,可启用 cutoff 插件进行控制。另外,对于像素较低的照片,还可进一步处理使其变得更高清。具体操作可参考相关文章和教程。

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【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-09-10 19:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/-hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw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。既然是人物照片的还原,我这里就选择了realisian的写实大模型。提示词直接描述颜色和对应的内容。比如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景。因为黑白照片,颜色无从判断,所以有些只能靠猜测了。ControlNet这里选择Recolor,预处理器有两个,经过我的测试,选择“recolor_luminance”的效果会更好一些。

【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

同样难度的还有这张照片,是外婆带着我妈和舅舅拍的合影,应该是在影棚里拍的,背景是张画。这张照片的难点主要还是内容太多了,无法一一指定颜色,所以我只能逐个上色,再用ps进行融合。过程太繁琐我就不写了,直接上图。看着这些老照片一张一张的翻新,思绪也会沉浸在某段时光里。也许不曾去过,但又总觉得似曾相识;也许相隔遥远,但又觉得触手可及。小镇的深处一条长长的街巷高高的红砖房,旧旧的玻璃窗蜿蜒的藤蔓带着淡淡泥土香缠绕这慢慢的时光日落前,挥挥手说他没有等太久夜如水,月如钩总有人等在回家的路口熟悉的地方依然安详岁月不改它模样风吹过树梢,沙沙地响把故事慢慢讲-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

【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

但是仅仅这样是不够的,从渲染的结果上我发现,颜色并不是精准地出现在我们想要的位置上的,提示词之间会出现相互的污染。而且由于照片上斑驳的痕迹,即使是背景也不能够做到完全统一,看来事情并没有我想象的那么简单。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。

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要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
线稿上色
以下是关于线稿上色(Midjourney + Stable Diffusion)的详细步骤: 1. 线稿产出:使用 Midjourney 生成线稿,关键词如“Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a fortune hat, wearing a collar around the neck, Carrying a huge bag containing scrolls and ingots, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, popular toys, blind box toys, Disney style, white background niji 5 style expressive”。 2. PS 手动重绘错误的地方:对于生成的线稿,在 PS 中手动修正一些错误,比如添加阴影等。 3. SD 上色: 关键词:正关键词包括增加照片质感常用的、mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,针对效果不好的部分添加特定关键词,如嘴巴效果不好添加张开嘴巴等,颜色可单独调整控制)、风格参数,如“, CG, unity, official art, amazing, finely detail, an extremely delicate and beautiful, extremely detailed, 3d, rendering, c4d, blender, octane render, Chinese festive color scheme, open mouth, 1 tooth, The cat has a pair of white gloves, a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a hat, wearing a collar around the neck, carrying a huge red bag, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, poular toys, blind box toys, Disney style”;负关键词根据效果添加,如“back and white, green, blue, purple”。 模型选择:真实系大模型选择 revAnimated v1.2.2 版本。 尺寸设置:尺寸最好和草稿图保持一致,如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 ControlNet 设置:上传自己的草图到 ControlNet,点击启用,记得点击?的图标让预处理器生效。 ControlNet 的预处理器有 37 种,可分类理解为线条约束类、canny 边缘检测、scribble 涂鸦、softedge 软边缘检测、lineart 线稿提取等。其中 lineart 线稿提取可能是目前最强的线稿上色功能。例如,从花瓣上找一张线稿图,先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线,然后拖到左边重新载入,切换到 lineart 预处理器和模型进行生成,文生图关键词填写如“, solo, Blue hair, white clothes, white background”。
2025-02-18
给老照片上色,那个AI软件最好用而且免费
以下为您推荐一款可用于给老照片上色且效果较好的免费 AI 软件——Stable Diffusion。 在使用 Stable Diffusion 给老照片上色时,新上线的 controlnet 模型中的 Recolor 模型作用显著,可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原,可选择 realisian 的写实大模型,提示词直接描述颜色和对应的内容。 ControlNet 选择 Recolor 时,预处理器选择“recolor_luminance”效果更佳。之后将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。若要将五官重绘及让照片中的头发、衣服等元素变清晰,可将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,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。 对于内容较多、无法一一指定颜色的照片,可能需要逐个上色后用 ps 进行融合。
2025-02-02
老照片上色,推荐工具
以下是为您推荐的老照片上色工具: 1. 字节发布的新模型 SeedEdit:能够给黑白老照片上色,还能进行元素替换、风格切换、移除无关元素等操作。 2. Stable Diffusion:将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰,再发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,切换到 sd2.1 模型进行修复。但对于内容较多的照片,可能需要逐个上色并用 PS 进行融合。
2024-12-25
如何用SD给线稿上色
以下是使用 SD 给线稿上色的方法: 1. 准备关键词:正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+风格参数。负关键词看自己的效果添加,添加一切您不想要的东西。例如正关键词:,CG,unity,official art,amazing,finely detail,an extremely delicate and beautiful,extremely detailed,3d,rendering,c4d,blender,octane render,Chinese festive color scheme,open mouth,1 tooth,The cat has a pair of white gloves,a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a hat,wearing a collar around the neck,carrying a huge red bag,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,poular toys,blind box toys,Disney style。负关键词:back and white,green,blue,purple。 2. 选择真实系大模型,如 revAnimated v1.2.2 版本。 3. 注意尺寸:尺寸最好和您的草稿图保持一致,如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 4. 最重要的 ControlNet 设置: 上传自己的草图到 ControlNet,点击启用。记得点?的图标让预处理器生效。 点击“反转输出颜色”。 在模型里面选择“canny”的模型。 接着去设置前面的内容: 选择合适的大模型,如想要生成二次元的图,就要选择相应的模型。 输入关键词,先写照片质量的关键词(比如:最高质量,大师杰作等),接着指定上什么颜色。 5. ControlNet 的预处理器分类理解: 线条约束类:通过轮廓线来规定绘图的范围。 canny 边缘检测:适用于线条比较精细的图片。 scribble 涂鸦:适合粗犷的画风。 softedge 软边缘检测:对边缘的细节保留得更多,特别是有头发这类细节的时候。 lineart 线稿提取:可能是 ControlNet 目前最强的线稿上色功能。 mlsd 直线线条检测:一般用在建筑或者室内设计上。 您可以根据具体需求和线稿特点选择合适的方法和参数进行上色。
2024-12-04
AI绘画如何给线稿上色?
以下是关于 AI 绘画给线稿上色的方法: 1. 使用 Stable Diffusion 上色: 点开“ControlNet”的状态栏。 在空白处上传自己的线稿图。 点击“启用”。 点击“反转输出颜色”。 在模型里选择“canny”的模型。 选择合适的大模型,如生成二次元的图就选择相应模型。 输入关键词,先写照片质量的关键词(如最高质量、大师杰作等),接着指定颜色(如 1 可爱女孩,五官精致,精致眼睛和嘴巴,银色长发,白皙的皮肤,水汪汪的大眼睛),还可加上简单背景。想要色彩更细节,可输入更多关键词控制照片,负面关键词复制前面的即可。 2. Midjourney + Stable Diffusion 组合上色: 用 Midjourney 生成线稿,PS 稍微修正错误的地方。 用 ControlNet 控制,Stable Diffusion 上色。 Midjourney 生成线稿的关键词如:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive 3. 进阶玩法: 用 MJ 的 Retexture 功能,写提示词或垫图功能给着色画上色。 用即梦参考功能,写提示词或垫图功能给着色画上色。 此外,着色画是未上色原稿,提供基础框架让创作者添加颜色,其艺术效果体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理、创意发挥等方面。在 AI 绘画中,关键词结构思路包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调等。
2024-12-04
怎么给线稿上色
以下是给线稿上色的方法: 1. 使用 Midjourney 和 Stable Diffusion 结合的方法: 生成线稿:使用 Midjourney 生成线稿,关键词如“Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive”。 PS 修正:对生成的线稿在 PS 中手动重绘错误的地方。 上色设置: 正关键词:添加增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+风格参数。如“,CG,unity,official art,amazing,finely detail,an extremely delicate and beautiful,extremely detailed,3d,rendering,c4d,blender,octane render,Chinese festive color scheme,open mouth,1 tooth,The cat has a pair of white gloves,a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a hat,wearing a collar around the neck,carrying a huge red bag,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,poular toys,blind box toys,Disney style”。 负关键词:根据效果添加,如“back and white,green,blue,purple”。 真实系大模型:如“revAnimated v1.2.2 版本”。 尺寸:最好和草稿图保持一致,若爆显存可保持比例缩小。 ControlNet 设置:上传自己的草图到 ControlNet,点击启用,记得点?的图标让预处理器生效。 2. 单独使用 Stable Diffusion 的方法: 上传线稿图:点开“ControlNet”的状态栏,在空白处上传线稿图,点击“启用”和“反转输出颜色”,在模型里选择“canny”的模型。 设置内容: 选择合适的大模型,如生成二次元图选择相应模型。 输入关键词,先写照片质量的关键词(比如:最高质量,大师杰作等),接着指定颜色,如“1 可爱女孩,五官精致,精致眼睛和嘴巴,银色长发,白皙的皮肤,水汪汪的大眼睛”,还可加上简单背景。负面关键词可复制前面的。
2024-11-08
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