第六节：stable diffusion 修复图片

已于 2025-06-15 18:31:31 修改
阅读量553 收藏 11
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： stable diffusion 0基础学习 文章标签： stable diffusion
于 2024-05-18 17:38:46 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wwwfdfsf/article/details/138973321

一.高清修复

        1.文生图内置功能高清修复（这个功能建议大家用真实类的模型测试，我这里用的是二次元风，效果不是很明显）

        使用：随便选择一个模型 我这里用的是AbyssOrangeMix2 - SFW_Soft NSFW_AbyssOrangeMix2_sfw.safetensors [2c6c9b3e47]模型

在模型网站上抄一组官方提示词,保持采样方法，种子一致,你也可以加入自己的提示词。

然后生成。

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
〔009〕Stable Diffusion 之 老照片高清修复 篇
国内某知名游戏公司小菜鸡工程师
06-14 4931
ai放大修复老照片
ComfyUI:Stable Diffusion的工作流化操作模式
AI天才研究院
11-07 982
ComfyUI: Stable Diffusion的工作流化操作模式 关键词 ComfyUI Stable Diffusion 工作流化操作模式 UI设计 可视化编程
Stable Diffusion高清修复老照片-图生图
程序员，AI探索者
07-17 1962
修复老照片的意义就不多说了，相信大家都明白，这里直接开讲方法。
AI绘画 Stable diffusion 修复老照片
最新发布
m0_58477260的博客
05-13 703
大家好呀！今天我要和大家分享一个使用Stable diffusion修复老照片的功能。你有没有遇到这样的问题：想要修复一张老照片，但是发现照片质量太差，噪点太多，根本无法修复？别担心！Stable diffusion可以轻松搞定这些问题！1.首先，我们需要打开Stable diffusion软件。来到附加功能界面，将需要修复的照片导入。️选择真人模型，例如：“chilloutmix_NiProunedFp32Fix”
Stable Diffusion 老照片修复+高清化+一键抠图教程
qq_41314882的博客
05-09 5003
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
AI绘图的场景应用：文生图、图生图
qq_41314882的博客
03-15 5702
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
【stable diffusion 老照片修复---张自忠将军】
crazy_rays的专栏
04-17 1515
使用stable diffusion修复老照片并为其上色
第十四：Stable Diffusion+WebUI工具
欢迎来到本博客！
10-10 395
【代码】第十三：Stable Diffusion+WebUI工具。
AI绘图：Stable Diffusion WEB UI 详细操作介绍：进阶-面部修复和调参
03-30 1895
好了，到此，相信大家已经学会了如何使用SD进行绘画了，不过，需要得到满意的图像，还需要大家多花心思，提示词方面还大有文章可做。• 在 SD 的最初模型 SD 1.5 训练的图片的分辨率大部分都是 512*512，所以在出图的时候，这个分辨率的效果也是最好的。“放飞程度“，在修复的时候和原图的相似关系，越小表示越相似，越大最后的图就和原图没啥关系了。如果我们想要固定某个形象，那么把对应种子的值填在这，那么每次出图的效果大致都会一样。如果你的配置比较高，那么可以使用 每批数量 的方式出图，会更快。
第十一：stable diffusion的部署与常用插件安装【插件篇】
欢迎来到本博客！
10-12 885
【代码】第十一：stable diffusion的部署与常用插件安装【插件篇】
AI绘画 | Stable diffusion 修复老照片
libaiup的博客
07-09 1184
大家好呀！今天我要和大家分享一个使用Stable diffusion修复老照片的功能。 你有没有遇到这样的问题：想要修复一张老照片，但是发现照片质量太差，噪点太多，根本无法修复？ 别担心！Stable diffusion可以轻松搞定这些问题！
AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具
热门推荐
暂时先用这个名字
04-13 1万+
S：你安装stable diffusion就是为了看小姐姐么？I ：当然不是，当然是为了公司的发展谋出路~~stable diffusion就只能小姐姐么？不，今天我们用stable diffusion修复老照片。原图为照片扫描：平时文生图时往往用高清修复来把图片放大，那么对于现有老照片用图生图模式么？不，这里就要用到附加功能，我也建议大家纯放大照片尽量用这个功能，不仅节约显存，更主要他快啊！
Stable Diffusion：老照片修复，老照片的数字化重生
红老属爱学习的专栏
03-27 1553
Stable Diffusion是一款AI绘画软件，可以通过其修复老照片功能对旧照片进行修复。该功能通过选择合适的大模型，填写提示词和反向提示词，并进行参数设置，实现对老照片的修复。
Stable Diffusion的高分辨率修复（Hires.fix）
程序猿视角
09-25 2115
高分辨率修复（Hires.fix）通过特定的算法和流程，对生成的图像进行放大和重绘，从而增加图像的分辨率和细节。这一过程通常包括两个主要步骤：首先是对图像进行放大，然后是对放大后的图像进行重绘以添加更多的细节。
Stable Diffusion｜黑白老照片修复
m0_59162248的博客
08-09 1311
在这个时代，我们习惯于拥有高清、色彩丰富的照片，然而，那些古老的黑白色老照片由于年代的久远，往往会出现模糊、破损等现象。 那么今天要给大家介绍的是，用Stable Diffusion来修复老照片。 前段时间ControlNet的除了上线了“IP-Adapter”模型以外还增加另一个叫“Recolor”的模型，它的作用就是给图片重新上色。通过“Recolor”，我们能够让那些古老的黑白色老照片重现生机，展现出它们原本应有的色彩和细节。
AI 绘画 | Stable Diffusion 高清修复、细节优化
洛阳泰山的博客
11-08 3082
安装后在图生图面板网页最下方的脚本选择框里，选择SD Upscale 就能展开SD Upscale 参数设置。选择SD Upscale 后，出现以下参数设置的面板。只有三个参数设置，一是分块重叠像素宽度、一个是放大倍数、一个是放大算法。放大倍数和放大算法上面已经说过，这里主要解释下什么是分块重叠像素宽度？
Stable Diffusion教程：老照片翻新修复上色！
2401_84760527的博客
07-24 1113
你家里是不是有这样的老旧照片？满满的承载了儿时的回忆，但是随着岁月的流逝，已经模糊不清。想要修复老照片，并让照片恢复往日光彩，去某宝查了下价格要 200 起步。好家伙真贵啊，但现在可是 AI 时代，对于 AI 来说这都是小菜一碟。本文涉及的工作流和插件，需要的朋友请扫描免费获取哦一、用 ComfyUI 一键修复老照片ComfyUI 是基于 Stable Diffusion 内核的一款基于图形/节点/流程图的界面设计 AI 绘图生产力工具，其特点是一个流程图设计完成，就能共享给其他人使用。
补全AI绘画Stable Diffusion最后一块拼图 | 用ControlNet精准绘图
A13531922961的博客
04-18 1050
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
Stable Diffusion修复老照片-图生图
A2421417624的博客
03-27 893
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
stable diffusion 视频高清修复
03-11
<think>嗯，用户想了解Stable Diffusion视频高清修复的方法，我得先理清楚这个技术的原理和应用步骤。首先，Stable Diffusion本身是用于图像生成的模型，但视频修复可能需要结合其他技术。我需要确认Stable Diffusion是否直接支持视频处理，或者是否通常与其他工具结合使用。 接下来，可能需要分步骤解释处理流程，比如预处理、分帧处理、逐帧增强、后处理等。同时，用户可能关心如何实际操作，是否需要编程基础，或者有没有现成的工具可用。此外，还要考虑视频的时间一致性，避免修复后的画面闪烁或不连贯。 然后，要列举常用的工具和方法，比如使用FFmpeg分帧，Stable Diffusion的img2img功能，或者第三方插件。还要提到可能面临的挑战，比如计算资源需求大、处理时间长，以及时间一致性的问题。 最后，是否需要给出具体的操作步骤示例，或者推荐一些优化策略，比如降低分辨率分块处理、使用插值法补充帧等。另外，提醒用户硬件要求，比如高性能GPU的重要性，可能也是必要的。</think>以下是对Stable Diffusion视频高清修复技术的分步解析： 一、技术原理 1. 基础模型：基于Stable Diffusion 2.0或更高版本的图像生成模型 2. 核心机制：通过文本引导（text guidance）和图像条件（image conditioning）实现超分辨率重建 3. 关键组件： - 编码器：将低清帧编码为潜空间表示 - 解码器：生成高清像素空间表示 - 时序模块：保持视频帧间连贯性（如使用3D卷积或光流法） 二、处理流程 1. 预处理阶段 $$ \text{InputVideo} \xrightarrow{\text{分帧}} \{f_1,f_2,...,f_n\} $$ 使用FFmpeg等工具提取视频帧（建议保持30fps以下） 2. 逐帧增强 对每帧应用超分辨率模型： $$ f_i^{HR} = G_{\theta}(f_i^{LR} \oplus E_{\phi}(prompt)) $$ 其中$G_{\theta}$为生成器，$E_{\phi}$为文本编码器 3. 时序优化 采用光流补偿算法： $$ \Delta_{i→j} = \mathcal{F}(f_i^{HR}, f_j^{HR}) $$ 通过运动矢量修正画面抖动 4. 后处理 - 颜色校正：使用直方图匹配 - 锐化处理：非局部均值去噪 - 帧率转换：DAIN等插帧算法 三、实现方案对比 | 方法 | 优点 | 缺点 | |--------------------|-----------------------|-----------------------| | 原生SD+脚本批处理 | 兼容性好 | 时间一致性差 | | TemporalKit插件 | 自带运动补偿 | VRAM消耗增加30% | | RIFE+SD联合流水线 | 输出最流畅 | 需要2080Ti以上显卡 | 四、实操步骤（以Auto1111为例） 1. 安装视频处理扩展： ```bash git clone https://github.com/hzwer/stable-diffusion-video.git ``` 2. 配置参数模板： ```python { "denoising_strength": 0.4, "cfg_scale": 7, "temporal_net": "光流模型.pth", "inter_frames": 3 } ``` 3. 启动处理（建议使用xFormers加速）： ```bash python process_video.py --input lowres.mp4 --prompt "4k detailed" ``` 五、性能优化策略 1. 内存管理： $$ \text{VRAM} \approx 12GB + 0.5GB/\text{frame} $$ 可通过`--medvram`参数降低显存占用 2. 质量-速度平衡方程： $$ Q = \frac{\alpha \cdot \text{迭代步数}}{ \beta \cdot \text{分辨率}^{2} } $$ 建议设置： - 720p视频：20步采样 - 1080p视频：15步采样+Latent缩放 六、典型问题解决方案 1. 画面闪烁： $$ L_{flicker} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N-1}||f_{i+1}-f_i||_2 $$ 当$L_{flicker} > 0.3$时，应增加`temporal_weight`参数 2. 伪影消除： 使用后处理滤波器： $$ f_{out} = f_{in} \ast K_{bilateral} + \lambda \nabla^2 f $$ 最新进展：Stable Video Diffusion（SVD）已原生支持视频到视频转换，在RTX4090上可实现512×768@24fps实时处理，建议关注官方代码库更新。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

林溪（学习者）

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值