文章主题：真实模型, 照片修复, ControlNet, 人像插件
1、原理
在图像修复任务中，为了使修复后的照片更加真实，我们需要使用一个高质量的实时视觉模型。在这里，我们选择了Realistic Vision V20，这是一个非常先进的模型，可以有效地提高修复照片的质量。当然，如果您对这个模型有任何疑问或需要更多建议，欢迎随时向我提问。
还需用搭配两个特殊设置：
ControlNet Tile：这是一个ControlNet模型，用于放大和补充细节。
ADetailer：这是一个插件，用于修复人脸，也需要加载对应的模型。
我从网上找了一张比较模糊的照片（如有侵权，请告知替换）。
2、实操
打开Stable Diffusion WebUI，进入“图生图”界面。
（1）选择好大模型，填写合适的提示词和反向提示词。
注意提示词需要匹配照片。不会写的同学，可以使用WebUI中的反向推导工具先生成一个，然后再进行修改，我这里贴出这张图的提示词：
（2）基础生成参数设置。
图生图这里上传待修复的图片：
缩放模式：裁剪，不改变尺寸的情况下这个没影响，改变尺寸的时候会截取。
采样器：Euler a
采样步数；20
尺寸：768*1064，想要出图的尺寸，一般原图尺寸就可以，生成好了再裁减。
提示词引导系数：7，这是默认值，出图不满意的时候可以调整试试。
重绘强度：这里选择1，以更好的补充细节，可以根据实际情况调整 。
图像生成种子：-1，代表随机种子，建议不要固定，否则每次出来的都一样。
（3）设置ControlNet Unit
在首个Unit中，需上传原始图片；选择“启用”选项，否则ControlNet功能将无法施展；同时，建议勾选“Pixel Perfect”和“Allow Preview”选项，以确保图片的精准展示和预览。
这里选择Control类型为 Tile，注意预处理器和模型都要对应上，都是包含tile的，一般WebUI会自动选择上，没有自动的需要自己选择；
Control Weight 用来控制Tile的权重；
在计算机视觉领域中，控制net是一种广泛应用的技术，用于生成高质量的人脸图像。而其中，启动控制步骤（Starting Control Step）和结束控制步骤（Ending Control Step）是至关重要的部分，它们负责调节控制信号的输出，从而确保生成的图像达到预期的效果。
如果想让SD更自由发挥一下，可以调整下权重和介入步数，这里采用默认值。
（4）修脸插件
对于修复大爷的照片，这里感觉没什么用，如果生成效果不好的话，可以试试它。
（5）最后点击生成，看看效果，还不错！
3、相关下载
修脸插件：看我另一篇文章
，其中有提到人像插件的安装方法。
模型：关注公众号：萤火遛AI（yinghuo6ai）, 发消息：真实模型。
OK，以上就是本文的主要内容，感谢阅读。
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