大家好，我是程序员晓晓。
大家有没有见过一些破损的照片呢，可能照片缺个角，可能照片中间破损了一条线，在AI之前，修复类似的破损照片可能是个技术活，但是现在使用AI工具，基本上几分钟就可以搞定。
我们先来看一下破损照片修复的处理效果。
原照片
修复后的照片：
我们可以在修复照片的同时对人物服装或者背景进行修改。
修复后的照片
下面我们来看一下具体的操作方式。这里以修复下面的这张破损照片为例。
【第一步】ControlNet的设置
我们在ControlNet的单元0上传该破损的照片，并且在破损的区域使用画笔涂白。
相关参数设置如下：
控制类型：选择"局部重绘"
预处理器：inpaint_only+lama（局部重绘+大型蒙版）
模型：control_xxx_inpaint
控制权重 : 设置为1
【第二步】提示词的编写
这里需要Tagger插件反推一下破损图片的提示词，保证我们的出图更符合原图内容。
我们通过Tagger插件获取图片的提示词，我们需要检查一下提示词，把与图片无关的关键词去掉。
1boy, solo, monochrome, greyscale, realistic, solo, hat, male focus, military uniform, soviet military hat, portrait, upper body, closed mouth, looking at viewer,
【第三步】大模型的选择以及图片的生成
大模型需要根据实际情况选择，写实类建议选择"majicMIX_realistic"或者"Realistic Vision"。
点击【生成】按钮。不能保证每次修复都是满意的效果，我们可以每次多生成几张从中挑选。
相关说明：
(1) 大家注意看生成的图片，图片效果也只是大体符合要求，特别是边界处融合得并不是特别好，所以生成的图片还需要借助PS等工具二次处理一下。
（2）如果破损照片中有人物服装的损坏，我尝试了一下，修复起来非常困难。
主要是颜色很难和原图片的颜色保持一致。这个时候可以将人物的衣服整个区域使用画笔都涂上蒙版，然后使用提示词来控制人物的服装。
（3）正向提示词和反向提示词最好使用Tagger插件反推生成，保证我们的出图更符合原图内容。
写在最后
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