【stable diffusion 老照片修复---张自忠将军】

该文描述了一个使用先进AI技术的过程,通过text2image工具,生成了一张极高细节的2K分辨率CGUnity8k壁纸,画面中是一位25岁的中国将领,身着绿色军装,目光直视镜头。作品质量极高,细节丰富,且利用了DPM++SDEKarras模型和控制网络增强细节生成。

text 2 image:

Prompt:
masterpiece, best quality, extremely detailed , 2k wallpaper, extremely detailed CG unity 8k wallpaper, extremely detailed, intricate detail,chinese,man,a younger general of chinese army,looking camera, 25 years old,green uniform, live eyes

Negative prompt:
paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality,

Steps: 20, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 6.5, Seed: 3114416472, Size: 512x512, Model hash: 7234b76e42, Model: chilloutmix_Ni, ControlNet Enabled: True, ControlNet Module: canny,

ControlNet Model: control_sd15_canny [fef5e48e], ControlNet Weight: 1, ControlNet Guidance Start: 0, ControlNet Guidance End: 1

修复前:
请添加图片描述
修复后:
请添加图片描述

### 使用 Stable Diffusion 进行老照片修复 #### 准备工作 为了使用 Stable Diffusion 模型进行老照片修复,需先安装并配置好相应的环境。这通常涉及下载预训练模型以及设置运行所需的依赖项。 #### 导入图片与选择模型 当准备就绪后,在附加功能界面中将待修复老照片导入程序[^2]。对于希望获得更接近真人的效果而言,挑选合适的模型至关重要;例如,“chilloutmix_NiProunedFp32Fix” 是一种可选的真实感增强模型。“realisticVisionV20”同样作为另一种推荐用于追求逼真度的选择[^3]。 #### 参数调整 针对特定需求定制参数能够显著提升最终成果的质量。比如,CodeFormer作为一个专注于图像修复的工具,可以通过调节其内部参数更好地处理人脸细节、纹理及色彩等方面的问题,从而实现更为细腻且真实的修复效果[^1]。 #### 执行修复过程 完成上述准备工作之后,启动修复流程即可等待软件自动处理直至输出优化后的版本。期间可根据实际情况适时监控进度并对必要之处作出微调。 ```python from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline pipeline = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained('runwayml/stable-diffusion-v1-5') pipeline.to("cuda") # 如果GPU可用则加速计算 image_path = "path_to_your_old_photo.jpg" mask_image_path = "path_to_mask.png" output = pipeline(prompt="修复这张旧照片", image=image_path, mask_image=mask_image_path).images[0] output.save("restored_image.png") ```
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