ai修图变清晰

将照片放入到后期处理中，使用GFPGAN算法将人脸变清晰，不知道这个功能的可以参考我这篇文章——[【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图，一些你不知道的事儿](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487422&idx=1&sn=9cdf7ef37c2acb3c0fc3328d0ba8af74&chksm=c251597af526d06c921ea6728cb2a32bdf1d5f699e19d6ba13b849994e4d01af8a5144132aad&scene=21#wechat_redirect)。这个步骤，可以将我们的五官进行重绘，但是却没有办法将照片中的头发、衣服等其他元素变清晰。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。这两张还算容易的，接下来就遇到比较棘手的照片了。比如这一张，是我外公外婆带着我妈和我舅舅。外公走得更早，我甚至都没见过一面，只有这些照片还记录着他存在的痕迹。而这张照片也有些年头了，一直被外婆好好保存着。人物多、场景复杂，像素非常的低，使得这张照片处理起来难度很大。我首先在ps里面进行了一下角度的调整和照片的裁切，然后使用刚才的步骤进行上色，但是直接上色的结果有点像是加了一层黄色滤镜，有颜色但是年代感还是太强了。而太具体的颜色指定，又容易让画面污染严重，因为内容实在太多了，光是指定衣服就得十来个颜色提示词，AI能分辨得清才怪。所以我决定放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，剩下的交给AI去自行决定。于是，我从网上找到了一张仙人洞的照片，让AI去帮我匹配色调。加入第二个controlnet来控制颜色，使用的是t2ia_color的模型。关键词只给了：蓝天、绿树、灰石砖这么简单的几个词。颜色终于正常了，最后经过脸部的修复和放大，得到了最终的效果。

作者：白马少年介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-05-04 21:00原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/zy0MyjCUxCF1C-WC6cUdBg在Stable Diffusion中，AI出图的默认分辨率为512x512，这也是大多数模型训练的尺寸。这个分辨率出的图运用到商业上显然是不够的，我们通常的做法是提高分辨率，增加提高精细度的关键词等等。但是，直接拉高分辨率的做法不仅会让我们的出图效率变低，也会使构图出现问题。这张图是在1600x840的分辨率下绘制的，不仅出图时间很长，而且在一个画面中出现了两个人物，所以，初始的分辨率不易过高。那么，我们用什么方法来提高最终的出图分辨率呢？一、高清修复在文生图功能中，有一个内置的高清修复（Hires-Fix）功能，可以看到当我们将初始分辨率设置为800x420时，选择放大倍率为2，高清修复可以将我们的分辨率放大至1600x840。理论上放大倍率越高，图片就会越清晰，这里的倍数最高可以到4倍，但是到底能不能画出来，就和你的电脑配置、显卡显存息息相关了。我们先用800x420画一张图，在生成图的下方可以看到这张图片的种子值。然后将数字填入随机数种子里，这样就能固定这张图片。接下来我们选择高清修复，放大两倍，放大算法选择R-ESRGAN 4x+Anime6B。这个算法通常是二次元绘图用的，如果是写实类的风格，可以选择R-ESRGAN 4x+。