【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图，一些你不知道的事儿

说到后期处理板块，大家第一印象就是图像放大，快速且高效。但是本日要讲的后期处理当中，肯定还有一些是你不知道的事儿。

# 放大算法
首先是关于放大算法，假如大家用的都是秋叶大佬的整合包的话，算法总共应该就是这些。常用的就是“R-ESRGAN 4x+”做写实图片，“R-ESRGAN 4x+
Anime6B”做二次元图片。

但是经常去C站，copy一些别人的作品却总是发现他们用的放大算法是什么“4x-UltraSharp”之类的高级货。
那就是由于，这些高端的放大算法，你还没下载。
所以，我在这里整理了四款更锋利的放大算法，分别是：“4x-UltraSharp”、“8x_NMKD-
Superscale_150000_G”、“8x_NMKD-
Typescale_175k”、“16xPSNR”。并将它们放在了云盘里，大家下载之后，将这四款放大算法放入“……\sd-webui-
aki-v4.2\models\ESRGAN”这个路径之中，然后重启软件。

就可以看到这四款新的放大算法了。

我们以这张图作为例子来测试一下，这张图片如今分辨率是512*512。

我将这张图发送到后期处理，分别使用一个传统算法“Lanczos”、一个常用算法“R-ESRGAN 4x+ Anime6B”，和刚才下载的四个算法做一个对比。

图片太小，大家可能看不清细节，我直接来做一下总结。

传统放大算法Lanczos对原图没有任何优化，仅仅只是放大像素，直接pass。
曾经的王者“R-ESRGAN 4x+ Anime6B”表现蛮好的，放大之后，图片有了更多的细节和更清楚的轮廓。

但是和新晋放大器“4x-UltraSharp”比起来，照旧弱了一些，“4x-UltraSharp”拥有更清楚的细节，而且没有过分锐化的部门。

随着前面数字的增长，8x、16x系列的放大器，拥有了更真实的处理细节，不光仅只追求把人物还原得光滑好看，而是增长了很多噪点和毛孔细节，让人物看起来更加真实可信。

这四个新算法呢，正常情况下保举“4x-UltraSharp”结果相当好，“8x_NMKD-
Superscale_150000_G”色调相当偏冷一些，“8x_NMKD-
Typescale_175k”，比4x的放大器皮肤噪点更多，怎样弃取就取决于你必要多高的真实度了，至于“16xPSNR”，生图速度有点慢，结果相对于8x而言没有明显提拔，不建议使用。

# 面部修复
我们接着来看一下这个GFPGAN面部修复，我找一张模糊人像来修复一下。

其他参数稳定，直接将GFPGAN参数拉到1，就可以了。

看一下面部修复结果，宛如重生。当然这个功能只能修复脸部，所以头发、衣服、背景等没有变革。

# 背景去除

这个功能必要再安装一个插件REMBG，安装地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-
webui-rembg.git 。

安装好之后重启，就有这个选项框了。
使用这张图测试一下，模型就选第一个u2net，直接点击生成。

抠图结果照旧蛮不错的，边缘轮廓有些黑边，用时2.86秒。

怎样去掉这个黑边呢，必要点击后面的Alpha matting，来调整一些参数。它们分别控制抠图边缘尺寸，前景阈值、背景阈值。
通过一系列测试，保举给大家一套比较通用的参数设置——Erode size：6、Foreground threshold：143、Background
threshold：187。

通过这个参数，我们就能一键得到没有黑边的图像了。

别的，点击这个按钮，还可以直接生成蒙版。

这里还有一个专门做服装抠图的模型，可以一键识别出模特的服装。

这就非常方便我们做换装的处理了。

还有一个专门给动漫抠图的模型。

我们使用这张图测试一下。

抠图结果照旧可以的，可能是背景比较复杂，用时19秒。

文章使用的大模型、Lora模型、SD插件、示例图片等，都已经上传到我整理的 Stable Diffusion 绘画资源中。有必要的小同伴文末扫码自行获取。

提示词

Stable Diffusion 最强提示词手册

• Stable Diffusion介绍
  
• OpenArt介绍
  
• 提示词（Prompt） 工程介绍
  
• …
  

第一章、提示词格式

• 提问引导
  
• 示例
  
• 单词的次序
  
• …
  

   有必要的朋友，可以点击下方卡片！
  第二章、修饰词（Modifiers）

• Photography/摄影
  
• Art Mediums/艺术媒介
  
• Artists/艺术家
  
• Illustration/插图
  
• Emotions/情绪
  
• Aesthetics/美学
  
• …
  

第三章、 Magic words（咒语）

• Highly detailed/高细节
  
• Professional/专业
  
• Vivid Colors/鲜艳的颜色
  
• Bokeh/背景虚化
  
• Sketch vs Painting/素描 vs 绘画
  
• …
  

第四章、Stable Diffusion参数

• Resolution/分辨率
  
• CFC/提词干系性
  
• Step count/步数
  
• Seed/种子
  
• Sampler/采样
  
• 反向提示词(Prompt)
  

第5章 img2img（图生图）,in/outpainting（扩展/重绘)

• 将草图转化为专业艺术作品
  
• 风格转换
  
• lmg2lmg 变体
  
• Img2lmg+多个AI问题
  
• lmg2lmg 低强度变体
  
• 重绘
  
• 扩展/裁剪
  
• …
  

第6章 紧张提示

• 词语的次序和词语本身一样紧张
  
• 不要忘记常规工具
  
• 反向提示词(Prompt)
  
• …
  

第7章 OpenArt展示

• 提示词 (Prompt)
  
• 案例展示
  
• …