黑白照片智能上色Stable Diffusion老照片高清修复教程

看到黑白照片修复挺有意义的就翻阅小红书和b站总结了下操作,如有简单快捷操作,请到原文评论区讨论哈!

【图文教程#130】黑白照片智能上色Stable Diffusion老照片高清修复教程

两大步骤

一、图生图放大尺寸,高清修复;
二 、文生图 Recolor上色 ;

操作过程

1.大模型:ReVAnimated_v1.1.safetensors [d725be5d18]
正反向关键词:标签器里先反推出关键词,发送至图生图,删除黑白,灰色等关键词,添加通用起手式关键词;
采样方法:DPM++ 2M Karras 迭代步数30
尺寸与旧照片尺寸比例一致;
重回幅度0.2
2.放大尺寸增加细节;启用 Tiled VAE,启用Tiled Diffusion 放大算法R-ESRGAN 4x+ (因我找的旧照片分辨率很低所以直接这步直接放大);contentnet 启用 Tile模型 ,点击生成。
3.图生图页面正向关键词加入“彩色照片,衣服颜色等描述词”;controlnet启动,把上一步生成的高清放大图拖至contentnet,控制类型选择recolor,(采样方法 迭代步数同图生图,重绘尺寸点击controlnet界面向上箭头)

对比效果

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【图文教程#130】黑白照片智能上色Stable Diffusion老照片高清修复教程

【图文教程#130】黑白照片智能上色Stable Diffusion老照片高清修复教程

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### 使用 SD WebUI 进行老照片修复的实战教程 #### 准备工作 为了成功利用 Stable Diffusion WebUI (SD WebUI) 对老照片进行修复,需先准备好环境配置。确保安装了最新版的 SD WebUI 平台以及必要的插件支持,比如 ControlNet 插件用于辅助控制生成过程中的特征保持[^2]。 #### 图像预处理 对于待修复老照片,在导入软件前应做初步清理。这可能涉及去除明显的污渍、裁剪不需要的部分或是调整对比度使图像更加清晰以便后续操作能够更好地识别并保留原有特点[^1]。 #### 设置参数与选项 进入 SD WebUI 后加载选定的基础模型(如由社区分享的人物面部增强专用模型),并通过界面设置具体的修复参数: - **采样方法**:推荐使用 Euler a 或者 DDIM 方法来获得较为自然的结果。 - **步数(Steps)**:通常设为 20 到 50 步之间可以获得较好的平衡效果。 - **CFG Scale**:此值决定了最终输出风格偏离初始输入的程度;对于老照片修复而言建议维持较低水平(约 7 左右)以保证忠实还原原貌。 - **Denoising Strength**:当面对严重损坏的照片时适当提高该数值有助于消除噪声但不宜过高以免丢失细节。 #### 应用特定工具和技术 针对不同类型的损伤情况可选用不同的技术手段加以应对: - 如果存在大面积缺失,则可以通过蒙版绘制指定需要补全的位置再让 AI 完成填充; - 颜色褪变严重的黑白照片可通过调用内置的颜色化功能实现自动着色; - 对于分辨率过低的情况考虑采用 SwinIR_4x 等专门设计用来提升画质而不破坏结构稳定性的算法来进行放大处理[^3]。 ```python # Python脚本示例:创建一个简单的命令行程序让用户选择要执行的操作类型 def main(): print("请选择您想要进行的操作:") print("[1] 黑白照片上色") print("[2] 缺失部分修补") print("[3] 提升图片分辨率") if __name__ == "__main__": main() ```
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