文章主题：照片修复, InPaint, 图片去瑕, SD
【Stable Diffusion教程】|照片一键修复
Part 1 Inpaint的原理和实操
【基础介绍】
InPaint是一款出色的图像修复工具，具备卓越的去除图片中不必要物体的能力，从而让我们能够轻松地消除照片中的各种瑕疵，例如水印、污渍、划痕以及标志等。通过运用先进的技术手段，InPaint能够快速且准确地识别并清除图像中的 unwanted objects，让我们的图片更加完美、清晰。
一般来讲，图片的Inpaint过程可以理解为两步：
1.找到图片中需要重绘的部分，比如上述提到的水印、污渍、划痕、标志等；
2.去掉水印、污渍、划痕、标志等，自动填充图片上应该有的内容。
【实操部分】
SD Inpaint操作
在使用SD时，首先选择“图生图”功能，接着点击“Inpaint Sketch”选项。然后，将所需处理的图片上传至该软件。接下来，利用遮罩工具对图片中不需要的部位进行遮盖。此外，还可以调整图片的大小以满足需求。最后，点击“生成”按钮，完成上述操作。
【引导图】
CN Inpaint操作
在 Img2img 网站上，用户只需将待修复的图像上传至该平台。接下来，在“ControlNet”区域里，用户可以选择啟用（预处理：Inpaint_only或Inpaint_global_harmonious）和（模型：ControlNet），此过程无需提供任何参考图片。一旦啟用完毕，系统便會自動開始進行圖像修復。
注意：最好使用与生成图像的同一模型。
CN-inpainting3个预处理器的区别
Inpaint_global_harmonious：提高全局一致性，并允许你使用高降噪强度。 Inpaint_only：不会更改未遮罩的区域。它与 AUTOMATIC1111 中Inpaint_global_harmonious相同。 Inpaint_only+lama：用lama模型处理图像。它往往会产生更干净的结果，并且有利于对象删除。Inpaint预处理器原图处理后Inpaint_global_harmonious
Inpaint_only
Inpaint_only+lama
Part 2 Recolor的原理和实操
【基础介绍】
ControlNet 模型中的 Recolor 功能，能够针对图像中的各个 distinct 区域，采用各自独特的颜色进行重新上色，从而呈现出更为鲜明的对比度和视觉冲击力。这一创新性技术为图像处理领域带来了全新的可能性，使得图像的优化和调整更加灵活多样。
【实操部分】
为了获取【Recolor模型下载地址】，您可以访问以下网址：https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main。
【引导图】
Recolor 可以用在“文生图”和“图生图”，实测 Recolor 在这两种方式下的效果差不多。
实际使用时，最好使用与重新上色的图片一致的模型。
在某些情况下，您可能会发现正向提示词和反向提示词并不需要明确写出，因为 Recolor 能够自动选择颜色。然而，如果您希望实现某种特定的控制效果，那么手动编写这些提示词就变得至关重要了。
Stable Diffusion 参数这里没什么好说的，默认或者自己根据需要改改都行。
Recolor 2个预处理器的区别
recolor_luminance：提取图像特征信息时注重颜色的亮度，实测大部分情况下这个效果更好。 recolor_intensity：提取图像特征信息时注重颜色的饱和度。Recolor 3个模型的区别
ioclab_sd15_recolor.safetensors 适用于 Stable Diffusion 1.5 的模型。 sai_xl_recolor_128lora.safetensors 适用于 Stable Diffusion XL 的模型，模型的低秩矩阵有128维。 sai_xl_recolor_256lora.safetensors 适用于 Stable Diffusion XL 的模型，模型的低秩矩阵有256维。责任编辑：
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