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所谓图片的创成式填充#xff0c;就是基于原有图片进行扩展或延展#xff0c;在保证图片合理性的同时实现与原图片的高度契合。是目前图像处理中常见应用之一。之前大部分都是通过PS工具来处理的。今天我们来看看在AI绘画工具 Stable Diffusio…大家好我是向阳。
所谓图片的创成式填充就是基于原有图片进行扩展或延展在保证图片合理性的同时实现与原图片的高度契合。是目前图像处理中常见应用之一。之前大部分都是通过PS工具来处理的。今天我们来看看在AI绘画工具 Stable Diffusion中如何实现。
我们先来看一下创成式图片处理效果。
原图片512*512 横向扩展1024*512 纵向扩展512*1024 下面我们来看一下具体的操作方式。
【第一步】图生图图片的上传
在图生图功能界面上传一张图片我这里上传一张512*768大小的图片。 下面进行相关参数设置。 缩放模式选择“缩放后填充空白”。 蒙版区域内容处理原图只针对原图片的基础上进行一个小的改动 重绘区域整张图片 采样器DPM 2M SDE Karras 采样迭代步数30 图片宽高1024*768。原图片是512*768。这里我们保持图片的高度768不变将图片宽度512横向扩展为1024。 生成数量2一次多生成几张提高抽签概率 重绘强度设置为1尽量设置高一些0.8以上可以让AI充分发挥想象。
【第二步】ControlNet的设置 相关参数设置如下 控制类型选择局部重绘 预处理器inpaint_onlylama局部重绘大型模版主要用于图片扩展 模型control_xxx_inpaint 控制权重 : 设置为1 控制模式选择“更偏向ControlNet” 缩放模式选择缩放后填充空白
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【第三步】提示词的编写
这里可以不用填写正向和反向提示词。
但是为了防止图片扩充时产生的图片太随意我们最好加上反向提示词。 反向提示词(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,((monochrome)),((grayscale)),bad anatomy,DeepNegative,skin spots,acnes,skin blemishes,(fat:1.2),facing away,looking away,tilted head,lowres,bad anatomy,bad hands,missing fingers,extra digit,fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit,extra arms,extra leg,extra foot,teethcroppe,signature,watermark,username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error, 不过个人还是建议加上原图片的正向提示词以保证图片扩展时AI能结合提示词更好发挥做到最合理保持与原图片的契合度。
【第四步】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对于写实类建议选择majicMIX_realistic或者Realistic Vision, 对于二次元类的选择revAnimated。
点击【生成】按钮。不能保证每次扩充都是满意的效果我们可以每次多生成几张从中挑选。 下面我们纵向扩展一下图片把原图片的高度从768调整到1024。 相关说明
(1) 如果原图片宽高是512*512的直接扩充为1024*1024我实际操作了一下图片不会进行填充只是将原图片进行了放大处理。如果想实现创成式扩充可以先横向扩展为512*1024然后在基于扩展的图片基础上再次扩展为1024*1024分2步操作即可。
2正向提示词和反向提示词可以不用填写不过为了保证图片的合理性以及与原图片的契合度更高建议写上正向提示词和反向提示词。
3大模型的选择要视具体情况而定如果生成图片效果不理想建议多换几个模型试试。
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