深度学习与图像修复:ADetailer插件在Stable Diffusion中的应用

news2024/11/24 20:41:07

文章目录

  • 引言
  • ADetailer插件介绍
    • 插件安装
    • 常用模型
    • 控制提示词
    • 参数配置
      • 参数详解
    • 实践建议
  • 示例
  • 插件的对比:
      • 1. ADetailer插件
      • 2. Photoshop插件(如Nik Collection)
      • 3. GIMP插件(如G'MIC)
      • 4. Affinity Photo插件
  • 结语

引言

无论是专业设计师还是普通用户,都可能在处理图像时遇到一些棘手的问题。你是否也遇到过这样的困扰:图像中的某些部分不够精细,或者面部特征处理得不够完美?比如这样:
在这里插入图片描述
或者,这样?
在这里插入图片描述
在我们之前,对于图像控制来说,我们可以把它发送到图生图当中局部重绘,扩大它局部的,但是类似于上述的情况,你愿意花几个小时或更多的时间,对每一个面部进行重绘么,当时,是不可能的,这种方法不仅效率低下,而且对于非专业人士来说,难度也相当大。但现在,我们可以尝试一种全新的解决方案。
在这里插入图片描述
正向提示词:

1gril,
(masterpiece,hyper extreme detailed:1.2),A girl is taking a selfie while surrounded by a group of men who have a gang-like appearance. The girl is holding her phone or camera at arm's length,posing for a picture of herself. She is surrounded by a group of men who are dressed in clothing that is typical of a street gang or organized crime group. They may be wearing baggy pants,bandanas,or other accessories that are associated with gangs. The men are standing around the girl,either as a protective circle or in a menacing manner. It is unclear what the relationship is between the girl and the men,or why they are all together in this situation.,

反向词:

(worst quality, low quality:1.4),(depth of field, blurry:1.2),(greyscale, monochrome:1.1),3D face,cropped,lowres,text,(nsfw:1.3),(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),normal quality,((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21),(tranny:1.331),mutated hands,(poorly drawn hands:1.5),blurry,(bad anatomy:1.21),(bad proportions:1.331),extra limbs,(disfigured:1.331),(missing arms:1.331),(extra legs:1.331),(fused fingers:1.61051),(too many fingers:1.61051),(unclear eyes:1.331),lowers,bad hands,missing fingers,extra digit,bad hands,missing fingers,(((extra arms and legs)))

这里,需要向大家介绍一个在好易智算平台以及集成好的插件
在这里插入图片描述
首先,我们来介绍一下好易智算平台,在注册界面进行注册,就可以体验极致的配置体验
首先的话点击链接进行注册
在这里插入图片描述

注册完成后,你将可以享受到极致的配置体验。平台界面简洁明了,操作便捷,让你轻松上手。从应用市场进去之后,可以看到有非常多的AI应用,它整合了多个AI应用程序——应用即达,AI轻启。这样的便捷性使得访问和使用这些先进技术变得前所未有地简单快捷。
在这里插入图片描述

只需要在Stable Diffusion中开启ADetailer插件,在生成的过程中,就会自动识别并进行重绘:
在这里插入图片描述

ADetailer插件介绍

插件安装

我们可以在这里进行下载,https://github.com/Bing-su/adetailer.git
在这里插入图片描述
After Detailer插件的主界面设计简洁直观,为用户提供了便捷的操作体验。该插件具备强大的多通道处理能力,能够同时在一张照片中对脸部、手部等多个区域进行精细修复,极大地提升了图片处理的效率和灵活性。
在这里插入图片描述

启用After Detailer,只需轻轻一勾,即可轻松开启您的图片修复之旅。在模型选择方面,After Detailer提供了丰富多样的模型选项,以满足不同场景下的修复需求。尤其是脸部修复功能,其效果堪称完美,赢得了用户的一致好评。

此外,若您在插件中未找到所需模型,可以访问huggingface网站进行下载,网址为:https://huggingface.co/Bingsu/adetailer/tree/main。

常用模型

首先我们先来看看它的一些常用模型:
在这里插入图片描述


Stable Diffusion的ADetailer插件是一套专门用于图像检测和细节增强的工具。以下是该插件支持的不同检测目标及其对应的模型和推荐情况:

  • 人物面部检测
    • 模型名称:face_yolov8n
    • 类型差异:低强度
    • 推荐:👍👍👍(强烈推荐)
  • 人物整体检测
    • 模型名称:person_yolov8n-seg
    • 类型差异:中强度
    • 推荐:👍👍👍(强烈推荐)
  • 人物手部检测
    • 模型名称:hand_yolov8n
    • 类型差异:高强度
    • 推荐:👍(一般推荐)
  • 画面整体(语义分割)
    • 模型名称:semantic_yolov8n
    • 类型差异:脸部全面点检测、脸部点检测、脸部网格检测
    • 推荐:无(暂无推荐) ADetailer插件通过这些模型,能够对图像中的特定目标进行精确检测,并根据不同的需求选择合适的强度进行细节增强,从而提高图像质量和视觉效果。

其实我们对于单人,也会有很好的识别能力
在这里插入图片描述

控制提示词

不仅如此,我们还可以控制提示词进行自动修饰
在这里插入图片描述
表情就会进行变化
在这里插入图片描述

参数配置

提示词下面,我们可以注意到这几个关键参数:
在这里插入图片描述

  1. 检测模型置信阈值:这个参数用于控制检测模型的置信度。数值越高,检测效果越差,可能导致面部无法被检测到;数值越低,检测能力越强,但可能会错误地将非面部区域识别为面部。通常情况下,单个人物的检测可以设定为0.3左右,如果要检测多个人的面部,需要提高数值。
  2. 仅处理最大的前k个蒙版区域:这个设置决定了插件在处理图像时,只关注最大的k个蒙版区域。如果设置为0,则禁用此功能。这个参数可以根据需要处理的图像特点进行调整,例如,如果图像中只有一个主要人物,则可以设置为1。
  3. 蒙版区域最小比率蒙版区域最大比率:这两个参数用于控制蒙版区域的大小。当蒙版面积太大时,可能会修改到非脸部的部分。通过调整这两个参数,可以确保只处理特定大小的面部区域,从而避免对非面部区域的错误处理。

还有蒙版处理的一些内容:
在这里插入图片描述

在Stable Diffusion的ADetailer插件中,蒙版处理的相关参数如下:

  1. 蒙版 X 轴 (→) 偏移:这个参数允许用户在水平方向上调整蒙版的位置。通过增加或减少X轴的值,可以手动控制蒙版在图像中的左右位置。
  2. 蒙版图像腐蚀 (-) / 蒙版图像膨胀 (+):这个功能用于调整蒙版的尺寸。腐蚀操作会缩小蒙版的大小,而膨胀操作则会增大蒙版的大小。这些操作有助于更精确地控制修复或处理的具体区域。
  3. 蒙版 Y 轴 (↑) 偏移:与X轴偏移类似,这个参数用于在垂直方向上调整蒙版的位置。通过调整Y轴的值,可以控制蒙版在图像中的上下位置。
  4. 蒙版合并模式:这个设置决定了不同的蒙版如何合并在一起。具体来说,它影响了多个蒙版区域在处理时的相互作用方式,例如是否合并、叠加或是其他方式。

这些参数的具体调整和使用,可以在ADetailer插件的设置中进行。通过这些设置,尤其是在进行面部修复或其他特定区域的图像处理时,可以更精细地控制图像处理的过程和结果
在这里插入图片描述

除此之外,这个插件还有一个核心功能,就是重绘:
在这里插入图片描述
ADetailer插件主要应用于图像的细节增强、降噪和修复,特别适用于面部瑕疵如痘痘、皱纹、色斑等的修复。它提供了高效的处理速度和精细的调整能力,因此在人脸修复方面受到用户的青睐。

参数详解

  • 重绘蒙版边缘模糊度:设置蒙版边缘的模糊程度,数值越高,边缘越模糊。
  • 局部重绘幅度:控制重绘区域的变化幅度。
  • 仅重绘蒙版内容:勾选后,只对蒙版区域进行重绘。
  • 仅重绘蒙版区域边缘预留像素:设置蒙版边缘预留的像素数量。
  • 使用独立重绘宽高:允许单独设置重绘区域的宽度和高度。
  • 使用独立迭代步数:允许单独设置ADetailer的迭代步数。
  • 使用独立的提示词引导系数:允许单独设置提示词的引导系数。
  • After Detailer 使用的 SD 模型:选择ADetailer使用的特定Stable Diffusion模型。
  • 使用独立 VAE:允许单独设置ADetailer使用的VAE(变分自编码器)。
  • 使用独立采样方法:允许单独设置ADetailer的采样方法。

实践建议

  • 在使用ADetailer进行人脸修复时,建议先对整体图片进行全局调整,如色彩、对比度等。
  • 确保选区的准确性,可以使用放大功能对细节部分进行精细调整。
  • 在调整参数时,建议从较小的数值开始尝试,逐步增加,以观察效果变化。
    在这里插入图片描述
    正向提示词:
Two people are talking next to the campfire, one is a young female elf archer, (the female elf has a moon tattoo on her forehead: 1.4), and the other is a human mage, (the human mage holds a spell book in his hand: 1.2), 3D realism ,

示例

我们在好易智算平台中打开Stable Diffusion的应用
在这里插入图片描述
通过好易智算平台提供的便捷性,用户能够轻松访问集成化的AI应用服务,其中包括Stable Diffusion的ADetailer插件。这一平台的设计初衷是简化AI技术的应用过程,实现了无需部署、一键启动的智能体验。它不仅降低了技术门槛,还大幅提高了工作效率,让用户可以专注于核心业务,而不被繁琐的技术细节所困扰。通过集成ADetailer插件,用户可以享受到更高效的图像修复体验,特别是在处理包含多个面部和手部的复杂图像时,ADetailer能够自动识别并修复这些关键区域,极大地简化了工作流程,提升了整体的工作效率。

我们首先可以生成一张超写实风格的图片
在这里插入图片描述
在Stable Diffusion的提示词下面菜单栏中,找到我们想要的ADetailer插件,点击启用
在这里插入图片描述
然后再进行相关参数的调节,以上就是After Detailer插件的全部介绍了,修复画面中脸部扭曲问题的关键在于放大局部区域进行重绘,而ADetailer插件可以轻松帮我们实现这个过程中脸部检测、添加蒙版和局部重绘的三个步骤。

插件的对比:

1. ADetailer插件

特点:

  • 功能定位:专注于图像细节增强、降噪和修复,特别擅长面部和手部等关键区域的修复。
  • 技术优势:利用深度学习技术,自动识别并修复图像中的特定区域。
  • 操作体验:提供丰富的参数设置,用户可以根据需要调整修复效果。
  • 应用场景:适用于图像修复、医学影像、遥感图像处理等多个领域。

2. Photoshop插件(如Nik Collection)

特点:

  • 功能定位:提供广泛的图像编辑功能,包括色彩校正、特效添加、降噪等。
  • 技术优势:作为Photoshop的一部分,可以与其他Photoshop工具和功能无缝集成。
  • 操作体验:用户界面成熟,适合专业设计师使用。
  • 应用场景:主要用于专业图像编辑和创意设计。
    对比:
  • 自动化程度:ADetailer更侧重于自动化的细节修复,而Nik Collection则需要更多手动操作。
  • 专业程度:Photoshop插件通常更受专业设计师的青睐,而ADetailer则更适合快速、批量处理。

3. GIMP插件(如G’MIC)

特点:

  • 功能定位:提供多样的图像处理效果,包括艺术滤镜、图像修复、颜色调整等。
  • 技术优势:开源且免费,社区支持强大。
  • 操作体验:用户界面相对简单,适合初学者和中级用户。
  • 应用场景:适用于个人和小型企业的图像处理需求。
    对比:
  • 专业性:ADetailer在特定领域的专业性(如面部修复)更强,而G’MIC则更全面但专业性稍逊。
  • 易用性:G’MIC因为是开源软件,可能在用户支持和文档方面更丰富。

4. Affinity Photo插件

特点:

  • 功能定位:提供专业的图像编辑功能,包括图层编辑、矢量图形处理、HDR合成等。
  • 技术优势:性能强大,支持多平台使用。
  • 操作体验:用户界面直观,适合专业摄影师和设计师。
  • 应用场景:适用于专业级的图像编辑和创意设计。
    对比:
  • 集成度:Affinity Photo插件更像是完整的图像编辑解决方案,而ADetailer则专注于细节处理。
  • 价格:Affinity Photo插件作为付费软件,可能在价格上不如免费的ADetailer插件有优势。
    在这里插入图片描述
    ADetailer插件是Stable Diffusion的一个强大插件,专门用于图像的细节处理,包括细节增强、降噪和修复等功能。它在人脸修复方面表现出色,能够快速定位并修复面部瑕疵,如痘痘、皱纹、色斑等。ADetailer插件通过深度学习和图像处理技术,对Stable Diffusion生成的图像进行细节修复,使其更加逼真、细腻。此外,它还提供了丰富的接口和API,方便与其他图像处理库和框架进行集成和扩展。

与其它图像处理工具相比,ADetailer插件的优势在于其高效的处理速度和精细的调整能力。它特别适用于处理包含多个面部和手部的复杂图像,能够自动识别并修复这些关键区域,极大地简化了工作流程,提升了整体的工作效率。

结语

通过以上介绍,相信大家对ADetailer插件的使用有了更加深入的了解。这款插件无疑为图像处理领域带来了革命性的变革,特别是对于面部修复和细节增强方面,其强大的功能和便捷的操作体验,让图像处理变得更加高效和精准。
在使用ADetailer插件时,以下几点建议可供参考:

  1. 合理选择模型:根据不同的图像处理需求,选择合适的检测模型,以达到最佳的处理效果。
  2. 细心调整参数:参数的调整是影响修复效果的关键因素,要耐心尝试,找到最适合当前图像的参数设置。
  3. 充分利用提示词:通过控制提示词,可以实现对图像局部区域的精细调整,使修复效果更加符合预期。
  4. 实践与总结:在实际操作过程中,不断积累经验,总结出适合自己的处理技巧。
  5. 创新应用:积极探索ADetailer插件在其他领域的应用,如摄影、影视后期等,为创作带来更多可能性。
    在这里插入图片描述

最后,感谢好易智算平台为我们提供如此便捷的AI应用服务,让我们能够轻松驾驭先进技术,创造出更多优质的作品。在未来,随着AI技术的不断进步,相信还会有更多像ADetailer这样的优秀工具问世,为我们的生活和工作带来更多便利。让我们一起期待,共同探索AI技术的无限可能!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2033360.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【物联网】(蓝牙篇)微信小程序ios如何自动打开蓝牙

微信小程序打开蓝牙的便捷之道——微信小程序ios如何自动打开蓝牙 随着智能手机蓝牙技术和物联网产品的普及,很多人在使用微信小程序时,都希望能够更便捷地打开蓝牙功能。 在iOS系统上,由于其封闭性和权限控制严格,使得自动打开蓝…

OpenGL ES->GLSurfaceView进行点、线段、三角形等基本图元的绘制

GLSurfaceView代码见OpenGL ES->顶点着色器和片段着色器代码,只修改顶点数组,片段着色器的颜色,和绘制方式进行不同图元绘制 绘制点 GL_POINTS方式 // 顶点数据 val vertices floatArrayOf(0.8f, -0.8f, 0.0f,-0.8f, -0.8f, 0…

Python大数据分析——SVM模型(支持向量机)

Python大数据分析——SVM模型(支持向量机) 认知模型介绍距离计算模型思想目标函数函数与几何间隔 线性可分SVM模型目标函数函数代码 非线性可分SVM模型目标函数函数代码 示例手写体字母识别森林火灾面积预测 认知模型 介绍 超平面的理解:在…

Stable Diffusion绘画 | 进阶语法

控制提示词生效时间 使用格式1:[提示词:0-1数值] 举例:forest,lots of trees and stones,[flowers:0.7] 其中 [flowers:0.7] 表示整体画面采样值达到70%的进程以后,才开始计算花的采样。 因此,花的数量仅仅只跑了末段的30%&am…

LeetCode之回溯

1.全排列 1.1 题目 1.2 题解 LeetCode 力扣官方题解 1.3 代码 class Solution {public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {// 创建一个空的列表 res&#xff0c;用于存储所有的排列结果List<List<Integer>> res new ArrayList<>();/…

C++入门基础:数据类型与条件判断语句

数据类型 基础数据类型 整型&#xff08;Integral Types&#xff09; int&#xff1a;基本的整型&#xff0c;大小依赖于编译器和平台&#xff0c;通常是32位或64位。 short&#xff1a;短整型&#xff0c;通常是16位。 long&#xff1a;长整型&#xff0c;大小依赖于编译…

本地部署Code Llama大模型结合Text generation Web UI远程运行LLM

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…

pdf拆分成一页一页,怎么操作?pdf拆分的好用方法

pdf拆分成一页一页&#xff0c;怎么操作&#xff1f;PDF文件的拆分通常涉及到以下几个常见场景和需求&#xff1a;首先&#xff0c;PDF文件可能包含大量的页面&#xff0c;例如数百页的电子书或详尽的技术手册。在某些情况下&#xff0c;用户可能只需要处理其中的几页或者想要单…

揭秘!亚马逊与速卖通自养号测评:必备资源与技术要点

面对测评服务商的种种承诺&#xff0c;其真实性往往难以验证&#xff0c;而在像Facebook这样的社交平台上自行寻找测评资源&#xff0c;也显得相当困难和不切实际。随着产品即将上架&#xff0c;寻找一个可靠的测评服务似乎并不那么容易。因此&#xff0c;对于亚马逊等跨境平台…

运动耳机哪个品牌好用?五款质量一流品牌推荐!

运动耳机无疑是运动爱好者的绝佳伴侣&#xff0c;让每一次挥汗如雨的瞬间都伴随着无与伦比的音乐盛宴与舒适的佩戴感受。特别是对于跑步爱好者而言&#xff0c;一款优秀的运动耳机更是不可或缺的装备。然而&#xff0c;市场上的运动耳机种类繁多&#xff0c;质量也千差万别&…

Mirror学习笔记(五)概念指南

文章目录 一、Authority(权限)二、IDs(身份编号)三、Attributes(属性)四、Time Synchronization(同步时间)五、Data types(数据类型)六、Serialization(序列化)七、Synchronization(同步)八、Communications(通讯)九、GameObject(游戏对象) 顶层脚本API: Mirror是一个高级网络库…

Qt信号与槽-思维导图-学习笔记

Qt 信号与槽 Qt 信号与槽机制 基本概念 信号与槽机制&#xff1a;Qt 编程的基础与创新&#xff0c;使得处理界面组件交互操作更加直观和简单 信号&#xff08;Signal&#xff09;&#xff1a;在特定情况下被发射的事件&#xff0c;如按钮点击的 clicked() 信号、组合框项变化…

服务器数据恢复—服务器raid常见故障产生原因数据恢复方案

磁盘阵列&#xff08;raid&#xff09;是一种将多块物理硬盘整合成一个虚拟存储的技术。raid模块相当于一个存储管理中间层&#xff0c;上层接收并执行操作系统及文件系统的数据读写指令&#xff0c;下层管理数据在各个物理硬盘上的存储及读写。相对于单独的物理硬盘&#xff0…

超算互联网-Stable Diffusion 2.1文生图教程

一、名词简介 1. 超算互联网 超算互联网是一种基于云计算的高性能计算平台&#xff0c;用户可以通过互联网接入超级计算资源。它集成了大量的计算节点&#xff0c;提供强大的计算能力&#xff0c;适用于科学计算、深度学习、人工智能等领域。用户可以利用超算互联网平台运行复…

Neural Architecture Search:使用Ultralytics框架进行YOLO-NAS目标检测

Neural Architecture Search&#xff1a;使用Ultralytics框架进行YOLO-NAS目标检测 前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows 使用Ultralytics框架进行YOLO-NAS目标检测进行预测进行验证 参考文献 前言 由于本人水平有限&#xff0c;难免出现错漏&#xff0c…

旧照片如何修复翻新?这3个方法值得收藏

旧照片如何修复翻新&#xff1f;旧照片的修复翻新是一项既具有挑战性又充满意义的工作。它不仅仅是一个简单的图像处理过程&#xff0c;更是一次穿越时空的旅行&#xff0c;让那些被岁月遗忘的珍贵回忆重新焕发光彩。每一张旧照片都承载着独特的历史和情感价值&#xff0c;通过…

CTF-PWN-web pwn初探

文章目录 参考简介生命周期php扩展模块搭建php扩展模块初始化编写扩展模块编译扩展模块测试 检查调试相关技巧/proc/self/maps泄露php堆PHP 内存管理机制空闲堆块管理示例解释1. 内存分配示例2. 内存释放示例3. tcache poison 攻击 溢出mprotect改栈权限反弹shell 常用phpexp 参…

[Pytorch案例实践008]基于卷积神经网络和通道注意力机制的图像分类实战

一、项目介绍 这是一个蜜蜂、蚂蚁图像分类项目&#xff0c;旨在使用卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;结合SE&#xff08;Squeeze-and-Excitation&#xff09;模块进行二分类任务。以下是项目的详细介绍&#xff1a; 项目背景 图像分类是计算机视觉中的一个基本任务&a…

一图看懂数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的内涵和区别!

当大数据平台出现的时候&#xff0c;有人是说这不就是大号的数据仓库吗?当数据中台出现的时候&#xff0c;有人说这不就是数据仓库的进一步包装吗?数据湖的出现更是让很多人陷入困惑。 事实上&#xff0c;数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖还是有区别的&#xff0c;不仅…

算法 三

堆 满二叉树&#xff1a;节点满的。 完全二叉树定义&#xff1a;最下层从左往右满&#xff0c;不跳。 下标性质 大根堆&#xff1a;某个节点为根节点&#xff0c;其下的所有结点都小于根节点。 小根堆 重要的变量 heapSize&#xff1a;当前堆的有效节点个数 重要的两个过程…