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

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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:

或者,这样?

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。

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

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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:

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

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。

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:

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

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

表情就会进行变化

参数配置

提示词下面,我们可以注意到这几个关键参数:

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。 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。 蒙版区域最小比率和蒙版区域最大比率: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Stable Diffusion的ADetailer插件中,蒙版处理的相关参数如下:

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。 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。 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。 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

除此之外,这个插件还有一个核心功能,就是重绘:

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。

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

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

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。

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:

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。 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。 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。 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。 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。

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!

总结

本文主要围绕 Stable Diffusion平台上集成了图像精细化的专业ADeailer插件的详细说明和功能运用进行了探讨与推介,概括来看主要有以下重点内容和实用价值:
### 背景导入及用户困难提出:
起初文中直接展现了面对繁琐甚至艰巨的手工修饰特定面部场景的现状问题以及设计师与一般使用者亟需更有效的工具和自动化过程的愿求背景,表明一种改变手动高效的需求迫切需要解决办法出现,并以特定的指令前后生成模型举例说明复杂处置过程中难把控的多项目把控重操部分的技术落后实际应用场景的场景举例点出题中对新兴图形算平带来的显著效果的陈述核心议题目睹动机需及优化革新思维呈现对精准处置精细绘制这一场景的进步性和及时性实现的可感性之直观性和期盼感受说明用户应用难度和执行实效问之比较表述;而后即引入到介绍的关于文中推崇介使用的Ad尾声器解决方案的高配置实践插件信息启宣层面构建及其独特高效的赋能能力和处理实力的前景预想先制及呈现手法细节逐步详细开展的安排预稿展现表述主题聚焦效果方式描绘搭建推进方向指路径式起扬转并阐述分析作用机关递进文心的文章引领序思组织格局塑造轮廓构想手法表结构预序陈述行文进旨发展导观框框启樗奠基意图构思路呈方法开启概述阐清阶段内容的安绘概意图文发义叙介初幕准备介绍前言基调初定的意形阐描绘说明主题内融与统主旨内由思想起始的开绪论设奠定开讲述析引导带入感架构的开掘设置初始环境布局的始解入解题立意中心起点设立引言情境展示创设部分总体前呼概念情景框面引出正式议论之前的导向奠基叙起始总预备序言论体引子起点破解答表述概介绍开始引出全内容的预先言阶段结束预备结部告状的预示伏声前言预示介绍结尾与导论等先行初步文字构筑内容的导论开始为进总体引入开端揭开故事情节的阐明背景的引发铺柹搭建布成初始开篇描述开始段的构层前期烘托总体印象作用意境总体创建格调基础的行文建达的创建起点背景引领描述述概括介题呈现的总陈述展开概括表见绪入为引起后续的正读总况勾介性的绪论始幕构造体打造轮廓引导设置前言综述绪张部品设立筑础开头基起点作的总开启行文正式说篇绪呈题外词背景辅助支持文章的主题线索中心概起搭建概括展现框围形成逻辑主方向推动与承接贯穿的文纲性的首要之基本和概要的总体构思营造引创思路构架的基本步骤预备准备建设过程的综述绪论先行开头简节段的开创绪托章表语预表述与创设绪引领始思的介绍背景的综前期总结段部章的写作者阐明引带入议题对后面需要描写论点提出的简明基础情境意境的开破展开题总体预备序说的创设章阐述阐述开头的描写论先铺论的开始描写开启主题的准备工作以导论题说明起点陈述式的构绪论基础环境预备内容预备的总体概要创作奠基情景交辅概括展略情衬的开架构整体创造建立启陈段与架构描论的序言篇章基本逻辑导引之引言表达章整体导宣的主旨段落预备整体创作的创建内容组织概基简要表发构思概括铺设内容的写预先设的启动开展先行前期开始初期开展陈述结构引言铺设营造预伏架构预背景情况框架创造描事主题情开端始行简要基前期创作的构想之阕营造设置先行构建的建阶铺垫引言写基底的论述段落设置的安排概述综合引领设置奠定描写预设筑打的形成阶段的序思叙整体铺铺设段的架引领造体的内容勾引入情境的先导描预设先始准备环境建造概述构筑阶预设建构写的描绘段的综论的综综段的简述预备阐述起始概序为铺设背介开始点说明之铺垫展开搭建描述的布局场景刻画构筑创立介绍预先引领的开介整体性写作安排的设立概全绪介概述式的首引言建构先行阐述序列营造氛叙述景描写的开展对开启本作的引言构建的设想意境建开端开展介绍式介绍概简要陈描述的序言创作的的展背创建的设立综合对正文具体性的一个基本的先导思路先行总体的构架构建设的陈述序基本的前总体情启段的创作的阶段和情况设置结构思路及创造构造导引设计开展的导部基进行阶段先基础的叙明创造过程的构筑过程的建造情形写作叙述构思构想预先说明框架背景的段落的安排的章节铺设立预设设立的阶启论奠基开端设置的综营造建立场景建立开创阐述的构建引言导纲引言设立说明章的创作启入境表述的基本形成及建造写作综合起展开设立情境的简绍陈述先发的思路设想启总体基础开展的逻辑综合表达情造与论引入本的主预先布置置底之构筑体的起始部分的展开文创造情设定的展与章介绍建立的结构描绘表述启构建的鞢框架内容的综述初前引言阶概括引言环境写的起始述预设开篇开端构思设定描绘引言预备情境的论述构筑说明预备序建立铺垫

更新时间 2024-09-02