StableDiffusion学习笔记——7、图生图的各种功能

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  大家好,我是阿赵。
  继续学习StableDiffusion的使用。之前感受过文生图的功能,这次看看图生图。
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一、图生图使用

  图生图功能和文生图最大的区别,是这里需要上传一张指定的图片:
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  可以拖放图片,点击上传,甚至直接Ctrl+C复制图片再Ctrl+V粘贴进去。比如我这里复制了这么一张图片进来:
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  一般来说,我们需要提取原图片的一些特征,可以用之前介绍过的DeepBooru功能去提取提示词:
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  像这张图它会提取这些提示词出来:
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  然后点生成,它会生成出这样一张图片:
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二、 生成图片大小控制

  图生图有个生成图片大小的问题。我放进去的图片分辨率是512x289的:
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  但图生图设置里面默认是512x512的。如果我们一定要从原图的尺寸生成512x512的图片,那么可以留意上面有几个选项:

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  为了能让大家看得更清楚一点,先说一下重绘幅度的问题。重绘幅度是从0-1的取值,值越大,那么生成出来的图片就和原图越不一样。如果重绘幅度设置成0,那么生成出来的图片是会和原图一样的:

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  这里我为了看清楚图片尺寸的问题,所以把重绘幅度设置成0,然后生成一张图片:

1、仅调整大小

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  可以看到,我现在是选择了仅调整大小,这时候生成的图片虽然和原图一样,但会硬把图片缩放成512x512,所以图片内容被压扁了。

2、裁剪后缩放

  这次选择的是裁剪后缩放选项:
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  可以看到,生成出来的图片还是和原图一样,只是以最小边等比例的裁剪成了正方形。

3、 缩放后填充空白

  这次选择了缩放后填充空白的选项:
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  可以看到,这次保留了最大边,然后小边超出的部分,会直接填充成和边缘比较接近的颜色。

4、 调整大小(潜空间放大)

  这里的潜空间指的是StableDiffusion进行图像扩散的空间。如果是第一个选项“仅调整大小”,那么图片将会在原始图片进入扩散空间之前就进行缩放。而“调整大小(潜空间放大)”这个选项是在图片进入了图像扩散空间之后再进行调整大小。
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5、 原图尺寸

  如果不想产生缩放的问题,也可以用原图的尺寸。点击一下三角尺按钮,就可以使用原图的尺寸生成:

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  现在就没有缩放问题,可以生成和原图一样尺寸的图片了。
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三、 涂鸦

  在图生图功能里面有很多页签,先来看涂鸦功能。
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  在涂鸦功能界面上,会看到右上角有一些工具按钮:
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  然后左上角有操作说明:
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  所谓的涂鸦,其实就是简单的画点东西。所以我们可以选择画笔的颜色,然后随便在原图上画点东西:
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  记得重绘幅度要调大一点,不然生成不出来:

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  我随便涂鸦了一个苹果,然后生成:
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  这时候,根据涂鸦和原图,生成了一张结构上和原图差不多的新图片。
  所以涂鸦是可以随手画一个简单形状,然后根据这个形状生成一些东西的。

四、 局部重绘

  局部重绘功能可以让我们绘制一个遮罩,然后针对遮罩内或者遮罩外的图片进行重新绘制。画笔和操作说明,与之前的涂鸦类似,就不做重复说明了,只是这个遮罩绘制是单色的,所以画笔没有颜色选择。
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  我这里随便把图片的头部涂上遮罩:
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  我在提示词里面输入了苹果:

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  然后生成,会看到刚才绘制了遮罩的地方生成了一个苹果:
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  局部重绘里面有一些参数:

1、 蒙板边缘模糊度:

  可以调节新生成的图片和原图的融合模糊
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2、蒙板模式:

  可以选择是重绘蒙板里面还是外面的内容:
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  比如我选择重绘非蒙板内容,就会看到蒙板里面的画面没有变化,但外面的全变了:
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3、 蒙板区域内容处理:

这里可以选择4种模式,对蒙板区域生成图片进行一些预处理
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4、 重绘区域

  重绘区域可以选择整张图片或者仅蒙板区域。
  如果选择整张图片,那么就会生成整张完整的图片,然后通过遮罩截取其中一部分。如果是仅蒙板区域,那么就只有蒙板区域局部生成了新的内容。
  如果是仅蒙板区域,可以通过边缘预留像素来改变生成图片的效果:
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五、 涂鸦重绘

  涂鸦重绘功能是结合了涂鸦功能和蒙板局部重绘功能,比如我在图片上面涂鸦了一些内容:

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  然后输入一些关键词:
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  这时候,在绘制了涂鸦的地方,就会根据提示词和涂鸦内容,生成了新的内容,而没有绘制涂鸦的地方,是不会重绘的。所以涂鸦的区域可以理解成是蒙板:
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六、 上传蒙板

  由于在StableDiffusion的WebUI上面绘制蒙板是一个比较不精确的事情,所以也提供了可以手动上传蒙板的功能:
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  比如我想很精确的沿着角色做一个蒙板来重绘,那么我可以这样:
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  通过黑白色的遮罩,来表达白色区域就是蒙板的区域。

七、 批处理

  有时候我们想用同样的参数或者设置,批量处理多张图片重新生成,所以这里有批量处理的功能:
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  可以指定一些设置,一些可选性,然后选择输入目录和输出目录,就可以批量的生成图片了。
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### 使用 Stable Diffusion API 像并保持脸部特征不变 为了在使用 Stable Diffusion API 像时保持脸部特征不变,可以通过调整特定参数和利用辅助工具来实现这一目标。 #### 调整 `Denoising Strength` 参数 `Denoising strength` 是控制算法对原始像内容保留程度的关键参数。较低的数值意味着更多的原始细节被保留,而较高的数值则会使成的结果更接近于全新的随机创作。对于希望保持脸部特征的情况,建议将此参数设置为较小值,通常介于 0.1 到 0.3 之间[^3]。 ```python from stable_diffusion_api import generate_image params = { "prompt": "A portrait of a person with clear facial features", "denoising_strength": 0.2, # Keep this value low to preserve face details } image = generate_image(params) ``` #### 应用 Adetailer 工具 Adetailer 可以帮助简化面部修复过程,在不手动绘制蒙版的情况下完成高质量的人脸增强工作。该插件能够自动检测并聚焦于人脸区域,从而确保这些部分不会受到过多干扰或变形。这使得即使是在较复杂的场景下也能有效维持主体面容的真实性[^2]。 ```python import adetailer face_params = { "model_name": "adetailer_model", # Specify the pre-trained model for faces } enhanced_face = adetailer.enhance(image, **face_params) ``` #### 结合 img2img 功能 当需要基于现有照片创建新版本而不显著改变其核心属性时,可以考虑采用 img2img 方法。这种方法允许用户上传一张源作为基础,并在此基础上应用文本提示和其他设定来进行微调式的再创造。这样既可以获得新颖的艺术效果又不至于丢失重要的视觉线索如人的面貌等。 ```python from stable_diffusion_api import img_to_img new_image_params = { "init_image": enhanced_face, "strength": 0.75, # Adjust based on how much you want to modify the original image "prompt": "Enhance the lighting and color while preserving the face" } final_image = img_to_img(new_image_params) ```
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