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~~
预先学习：
- 安装webui《Windows安装Stable Diffusion WebUI及问题解决记录》。
- 运行使用时问题《Windows使用Stable Diffusion时遇到的各种问题整理》；
- 模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；
- 提示词生图咒语《Stable Diffusion 提示词词缀使用指南（Prompt）》；
- 不同类的模型Models说明《解析不同种类的StableDiffusion模型Models》；
- 绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节（需ControlNet扩展）》
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？可以，但本文用附加功能，同时也建议大家纯放大照片时尽量使用此功能，不仅节约显存，更主要他快啊！
一、附加功能
选择老照片放入附加功能图片区。
二、参数设置
| 参数名 | 作用介绍 | 介绍或学习参考 |
|---|---|---|
| Upscaler1 | 用算法1放大图片 | Lanczos/Nearest/BSRGAN/ESRGAN_4x/LDSR/R-ESRGAN 4x+/R-ESRGAN 4x+ Anime6B/ScuNET/ScuNET PSNR/SwinIR 4x |
| Upscaler2 | 用算法2放大图片 | 可以选一个略带模糊的算法，这样生成的图片将比较自然，而不是很AI |
| 放大算法 2 (Upscaler 2) 可见度 | 算法2放大图片时相对于算法1的权重 | 0就是不用算法2，1就是完全 |
| GFPGAN 可见度 | 人脸修复功能 | 神器！Python 老旧照片的面部恢复模块—GFPGAN |
| CodeFormer 可见度 | 马赛克修复功能 | CodeFormer: 地表最强AI马赛克去除神器! (附实战教程) |
| CodeFormer 权重 | 为 0 时效果最大，为 1 时效果最小 |
1. 放大之Upscaler
不同算法出图结果不同
-
无参数纯放大
其实就是无效果~~哈哈 -
Lanczos
保持噪点 -
Nearest
保持噪点，噪点锐那么一点点 -
BSRGAN
噪点没了，人物较平，图片一定程度锐化 -
ESRGAN_4x
噪点明显，竖线分布，对比弱一点，画面偏红 -
LDSR
噪点明显，噪点较粗大，脸部明暗对比度比上一参数略高一点点。
使用LDSR时可能会提示ssl证书不对的问题，请参考本文修改代码：《Windows使用Stable Diffusion时遇到的各种问题和知识点整理（更新中…）》 -
R-ESRGAN 4x+
这个感觉很AI，线条清晰，锐化明显 -
R-ESRGAN 4x+Anime6B
木版画AI，线条更清晰，锐化过于明显 -
ScuNET
无噪点，有模糊效果 -
ScuNET PSNR
无噪点，模糊效果，对比度比上一参数略高一点点 -
SwinIR_4x
无噪点，人物清晰，色块边缘略锐化，有红眼
2. 面部修复之GFPGAN
与原图及环境较为融合的一种修复，不太会自作主张
无其它参数的情况下，照片大小不会改变。
-
值：0.2
效果不明显，眼睛略明显 -
值：0.5
除了眼睛清晰，脸部也较为细致了 -
值：1
整张脸都很清晰，和其它部分的马赛克形成鲜明对比
3. 面部修复之CodeFormer
自带去除噪点、马赛克的效果，但在加大权重时会加入“自我意识”，人脸可能与原图不符。
无其它参数的情况下，照片大小不会改变。
-
值：0.2
人脸的噪点似乎略少那么一点点 -
值：0.5
人脸的噪点几乎没了，脸部与环境过渡较柔和 -
值：1
人脸清晰了，但也变得与原脸不同了，加入AI自己的想象~~
三、综合出图
（ScuNET）模糊扩大->（BSRGAN）边缘锐化一点->（GFPGAN）脸部修复一点，但不过度->（CodeFormer）再修正一下
出图
对比一下原图：
只要GFPGAN和CodeFormer可见度不超过0.35左右，一般出图结果差不多，且过渡较柔和
保留噪点、模糊、锐化等都属于风格，根据实际需要设置参数即可。
最后，大家学习过这篇内容了么？Stable Diffusion成为生产力工具（四）：制作食品安全PPT所用的相关图片png、图标icon
