【Stable Diffusion】老照片修复+图片高清化+一键抠图超详细讲解
TLDR大家好，我是AI小王子。在本期课程中，我将教大家如何使用Stable Diffusion（稳定扩散）技术来提升图片的清晰度，修复老照片，以及进行一键抠图。首先，我会介绍extras高清化和stable SR脚本来放大图片，使其变得超清晰。接着，我会指导大家如何下载并安装4xUltrasharp模型，这是一个万能的放大模型，非常适合用来提升图片质量。此外，我还会展示Upscaler1和Upscaler2两种放大算法模型，并推荐在不同情况下使用的最佳模型。最后，我会讲解如何使用GFPGAN和Codeformer进行面部修复，以及如何使用remove background插件进行抠图。通过这些技巧，你可以轻松地将模糊的图片变得高清，修复老照片，或者进行专业的抠图操作。如果你觉得这个教程对你有帮助，别忘了点赞和订阅哦！
Takeaways
- 📈 使用SD（Stable Diffusion）的功能可以提升图片清晰度，包括老照片修复和高清化处理。
- 🔍 在Stable Diffusion中，有多种方法可以完成图片放大，但作者推荐使用extras高清化和stable SR脚本来提升图片质量。
- 🖼️ extras高清化功能简单易用，支持单张图像处理和批量处理，用户可以根据需要选择。
- 🔧 缩放比例功能允许用户调整图片尺寸，等比例缩放或指定分辨率缩放，以及是否需要裁剪图片以适应新尺寸。
- 📚 用户需要下载并安装新的模型算法4xUltrasharp，这是一个万能的放大模型，适用于各种图片放大需求。
- 🤖 介绍了多种Upscaler模型，包括Lanczos和nearest等传统算法，以及4xUltrasharp和BSRgan等高效算法。
- 🎨 对于动漫图片放大，推荐使用anime 6B upscaler算法，而真人图片放大则推荐使用4xUltrasharp。
- 🖌️ 介绍了Upscaler 2的用途，它可以在磨皮过重时使用去噪能力较差的算法进行权衡。
- 👤 GFPGAN和Codeformer是两种面部修复工具，GFPGAN专注于面部细节的清晰度，而Codeformer可能会改变面部特征。
- 🚫 remove background功能可以一键抠图，去除背景，但需要正确安装插件以避免错误。
- 📋 Alpha Matting功能可以调整抠图的边缘效果，通过腐蚀尺寸和前景背景阈值来优化抠图效果。
- 📷 提供了图像信息功能，帮助用户在进行图生图操作时保留和记录关键参数和关键词。
Q & A
如何使用Stable Diffusion提高图片的清晰度？
-可以通过extras高清化功能，选择单张图像或批量处理，调整缩放比例，使用4xUltrasharp模型进行放大，以提高图片清晰度。
如果我想对老照片进行高清化处理，应该使用哪种方法？
-可以使用Stable Diffusion中的extras高清化功能，特别是4xUltrasharp模型，它在放大图片时能够保留细节并提高清晰度。
在进行图片放大时，如果原图和指定分辨率的尺寸不一样，应该怎么办？
-当原图和指定分辨率的尺寸不一样时，应该勾选裁剪选项，以避免图片拉伸变形。
如何下载并安装4xUltrasharp模型？
-访问提供的网址，下载4xUltrasharp模型文件，然后将其粘贴或拖入Stable Diffusion的SDwebio根目录下的models/ESRGAN路径中。
Upscaler1和Upscaler2有什么区别，分别在什么情况下使用？
-Upscaler1用于图片放大，而Upscaler2用于在磨皮过重时添加去噪能力较差的算法进行权衡，如Lanczos或Nearest，以改善图片质量。
GFPGAN面部修复功能是如何工作的？
-GFPGAN面部修复功能专门用于修复面部损失，它能够自动识别面部信息并使面部细节变得更清晰，但不会影响图片的其他部分。
如果我想对动漫图片进行放大，应该使用哪种Upscaler算法？
-对于动漫图片的放大，应该使用anime 6B Upscaler算法，它是专门为此设计的。
在Stable Diffusion中，如何实现一键抠图功能？
-可以使用名为stable diffusion webui rembg的插件，它提供了多种抠图算法，如u2net和u2net_human_seg，适用于不同的使用场景。
使用u2net进行抠图时，如何调整边缘以避免过于生硬？
-可以通过调整Alpha Matting中的Erode size参数来保留主体边缘的一些像素，从而避免边缘过于生硬。
如果在使用REMBG插件时遇到错误，应该如何解决？
-如果在使用REMBG插件时遇到runtime error，需要在webui文件夹的PY310子文件夹中打开CMD终端，输入特定的命令进行安装，然后重启YBI。
图像信息功能在Stable Diffusion中有什么作用？
-图像信息功能可以帮助用户在进行文生图或图生图操作时，记录和保留关键的参数和关键词，方便后续的查找和使用。
Outlines
🖼️ Image Enhancement Techniques with Stable Diffusion
This paragraph introduces the viewer to methods for enhancing image clarity using Stable Diffusion. The speaker, AI Xiao Wangzi, discusses the challenge of blurry images generated during the Stable Diffusion (SD) process and offers solutions. The focus is on two primary techniques: 'extras high definition' and 'stable SR script'. The 'extras high definition' feature is explored with an emphasis on its simplicity and effectiveness for both single images and batch processing. The importance of selecting the correct scaling ratio and resolution for image enhancement is highlighted. Additionally, the paragraph introduces the '4xUltrasharp' model for image upscaling, providing instructions on downloading and installing the model for improved results.
🔍 Comparing Upscaling Algorithms for Image Clarity
The second paragraph delves into various upscaling algorithms available within Stable Diffusion, emphasizing the effectiveness of '4xUltrasharp' for both speed and detail preservation. The speaker compares different models like BSRgan, ESRGan 4x, and others, concluding that '4xUltrasharp' outperforms them in clarity. The specific use of 'anime 6B' for upscaling anime images is mentioned. The paragraph also addresses the use of 'Upscaler 2' to counteract over-smoothing effects in images and introduces 'GFPGAN' and 'Codeformer' for facial detail enhancement, discussing their differences and recommending 'GFPGAN' for its closer resemblance to the original image details.
🖌️ Advanced Image Editing with Background Removal and Matting
This paragraph introduces advanced image editing techniques, focusing on background removal and matting using the 'stable diffusion webui rembg' plugin. The speaker explains the process of installing and applying the plugin for powerful image抠图 ('抠图', which means 'nicking' or 'clipping' out an image subject). Different models for background removal are discussed, including u2net, u2net p, u2net_human_seg, and silueta, with a focus on their specific use cases. The paragraph also covers the 'Alpha Matting' process to refine the抠图 results, detailing how to adjust 'Erode size', 'foreground threshold', and 'background threshold' for optimal results. The speaker shares a preset for achieving a high-quality抠图 effect and briefly touches on the 'unet cloth seg' for clothing removal in images.
📚 Utilizing Image Information for AIGC
The final paragraph discusses the utility of 'Image Information' in the context of AIGC (AI Generated Content), particularly when using Stable Diffusion for text-to-image or image-to-image generation. The speaker explains how to use 'Image Information' to retain and record parameters and keywords associated with an image generation process. This feature is beneficial for recalling the specific settings used to create an image, which can be useful for replicating or refining a particular style or effect in future projects. The paragraph concludes with an invitation for viewers to follow the speaker for more insights into AIGC and Stable Diffusion.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡高清化
💡老照片修复
💡一键抠图
💡4xUltrasharp
💡动漫图片
💡Upscaler
💡面部修复
💡remove background
💡Alpha Matting
💡图像信息
Highlights
AI小王子介绍了如何使用Stable Diffusion（SD）提高图片清晰度，包括老照片修复和一键抠图的详细教程。
SD中至少有十几种方法可以完成图片放大，但AI小王子推荐了extras高清化和stable SR脚本两种最佳方法。
extras高清化功能简单易用，支持单张图像和批量处理目录下图像。
通过调整缩放比例，可以显著增加图片的像素尺寸，如从512x512放大到1024x1024或4096x4096。
指定分辨率缩放允许用户改变图片的长宽比，避免图片拉伸变形。
4xUltrasharp是一个万能的放大模型，适合各种图片放大，细节保留多且速度快。
介绍了如何下载并安装4xUltrasharp模型，以及如何将其应用到SD中。
Upscaler1和Upscaler2是放大算法模型，其中4xUltrasharp模型在多数情况下效果最佳。
Lanczos和nearest是传统的数学运算缩放算法，但去噪能力较差，适合与Upscaler2结合使用。
BSRgan和ESRGan 4x也是优秀的放大模型，但色彩和去噪能力略逊于4xUltrasharp。
anime 6B是专门用于放大动漫图片的upscaler算法，效果出色。
Upscaler 2用于调整磨皮过重的图片，通过调整可见度和阈值来平衡不同算法的效果。
GFPGAN面部修复程度专门用于修复面部损失，能显著提升面部细节的清晰度。
Codeformer面部重建程度与GFPGan类似，但可能会改变面部的一些特征。
remove background功能可以一键抠图，提供了多种算法选择。
u2net是一个预训练模型，适用于大部分图片的抠图，而u2net_human_seg专门用于人类分割。
silueta与u2net类似，isnet anime专门用于动漫抠图。
Alpha Matting用于调整抠图的边缘，避免边缘太生硬，可以通过侵蚀尺寸和阈值来优化效果。
提供了一个抠图预设，使用u2net模型，Erode size为6，前景阈值143，背景阈值187。
unet cloth seg能够抠除衣服，适合用于将衣服直接变成蒙版。
如果在启动器中打开SD并安装REMBG插件，首次生成可能会报错，需要按照特定步骤解决。
图像信息功能可以帮助用户在进行图生图操作时保留和记录关键参数和关键词。
