在AI绘画中，手部问题一直是一个麻烦的问题。双手变形、手指缺失、手指多余这些问题常常狐疑着我们。本文主要讨论一下关于Stable Diffusion中有哪些方法可以用于修复手部问题。
一. 素材准备
在文生图的功能界面天生一张有手部问题的图片。
- 大模子：majicMIX realistic 麦橘写实_v7
- 正向提示词
Prompt：a super beautiful chinese girl showing two hands,Open palms in a welcome sign,smiling,wearing pink dress,standing in the street,front view,upper body
提示词：一个超等漂亮的中国女孩伸出双手，伸开手掌做欢迎的手势，微笑着，穿着粉红色的衣服，站在街上，正面，上身，
- 采样器：DPM++ 2M Karras
- 采样迭代步数：25
- 图片宽高：512*768
- CFG: 7
随机抽取一张手指有问题的图片
上面天生的图片2只手都有问题，背面都以这张图片的手部修复为例阐明。
二. 方法1：使用图生图局部重绘修复手部问题
【第一步】：图生图局部重绘设置
在图生图局部重绘功能菜单界面，上传待手部修复的照片。
由于2只手都有问题，为了获取最好的修复效果，最好分两步修复，先修复左手，再修复右手。我们先使用上图右边的画笔，将左边手部区域涂白。
下面是图生图局部重绘干系参数设置
- 蒙版模式：重绘蒙版内容，专门针对手部问题进行重绘。
- 蒙版区域内容处理惩罚：原版
- 重绘区域：整张图片
- 采样器：DPM++ 2M Karras
- 采样迭代步数：25
- 图片宽高：512*768
- CFG: 7
- 重绘强度：0.7
【第二步】：大模子和正向提示词
大模子：majicMIX realistic 麦橘写实_v7
正向提示词：和天生图片的正向提示词生存同等。
【第三步】 图片的天生
由于天生的图片具有随机性，大概天生的图片不会立马满意我们的要求，建议多次天生，直到抽取到我们满意的一张图片为止。
【第四步】 重复上面的步骤，修复右手
干系阐明：
（1）这种方式修复的手部存在随机概率，大概需要反复抽签才能抽取到满意的一张。
（2）修复的手部是否好看，这个和模子的渲染能力有关系。
二. 方法二：使用ControlNet的DWPose修复手部问题
【第一步】：图生图局部重绘设置
在图生图局部重绘功能菜单界面，上传待手部修复的照片。
我们将有问题的2只手使用画笔都涂白。
大模子、提示词、干系参数的设置和方法1中一样，这里就不赘余。
【第二步】：ControlNet Openpose模子设置
干系参数设置如下：
- 控制类型：选择"OpenPose(姿态)"
- 预处理惩罚器：dw_openpose_full
- 模子： control_v11p_sd15_openpose
关于dw_openpose_full识别手部的预览图，可见监测出人的脸，手部，姿势等都非常全面。
关于dw_openpose_full的先容，可以参照之前的文章，里面有非常详细的讲解。【Stable Diffusion【进阶篇】：手部修复的实现方式(3)】
【第三步】：图片的天生
干系阐明：
（1）这种方式修复的手部操作容易，可控性很强，而且目前的DWPose控制器好像可以主动识别出有问题的手部，将天生的预览图手部展示正常，无需我们再次编辑处理惩罚。
（2）天生的手指的长度和接头处仍然大概存在不正确性。
三. 方法三：使用ControlNet的HandRefiner修复手部问题
【第一步】：图生图局部重绘设置
在图生图局部重绘功能菜单界面，上传待手部修复的照片。
我们将有问题的2只手使用画笔都涂白。
大模子、提示词、干系参数的设置和方法1中一样，这里就不赘余。
【第二步】：ControlNet HandRefiner模子设置
干系参数设置如下：
- 控制类型：选择"Depth(深度)"
- 预处理惩罚器：depth_hand_refiner
- 模子：control_sd15_inpaint_depth_hand_fp16
关于使用depth_hand_refiner获取手部预览图效果如下。
【第三步】：图片的天生
好了，本日的分享就到这里了，盼望本日分享的内容对大家有所帮助。
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