在当今数字影像时代，后期处理技术已成为将原始图像转化为视觉上令人惊叹艺术作品的点睛之笔。随着人工智能技术的飞速发展，尤其是Stable Diffusion技术在图像处理范畴的应用，图片后期处理已到达前所未有的高度，为拍照师、计划师及视觉艺术爱好者提供了一键修复的神器。这项技术通过智能色彩校正、光影重塑、细节优化和噪点去除，不但保存了图像的原始信息，避免了失真，还实现了高效且易用的专业级别修复体验，极大地提升了图像处理的效率和品质，降低了技术门槛。
如下图：
好易智算
起首，我们可以通过好易智算平台迅速启动。在好易智算的平台上，它整合了多个AI应用步调——应用即达，AI轻启。这样的便捷性使得访问和利用这些先辈技术变得前所未有地简单快捷。
我们这里选择Stable Diffusion
我们开启之后，找到后期处理
我们可以看到很多种算法：
GFPGAN
GFPGAN（生成式面部先验生成对抗网络）是一种先辈的人工智能模子，专注于面部图像的修复和优化。它重要利用预训练的人脸GAN（生成对抗网络）中的丰富多样先验来进行真实世界的盲脸修复。GFPGAN的计划使其能够实现真实性和保真度之间的良好均衡，特殊是在处理低质量输入图像时
①将人脸图像恢复任务与GAN这种具有丰富先验的盲脸生成模子相联合；
②提出了一种网络布局，和CS-SFT层以及新的损失函数，可以很好地兼顾真实性和保真度。
该模子的团体架构精良而高效，重要由两个核心部分构成。起首，是一个专门计划的退化消除网络，其基于U-net布局，专司去模糊功能，类似于一个高效的去噪过滤器。紧接着，是一个预训练的styleGAN2风格的脸部生成网络，它负责注入丰富的面部细节。这两部分通过网络中的CS-SFT层巧妙地衔接在一起。
在退化消除网络中，U-net布局分为三个重要部分：下采样层（编码器）、中心层以及上采样层（解码器）。输入的模糊图像起首通过编码器进行下采样，提取出图像的高级抽象特征。在中心层，我们得到图像的潜伏特征，记作F_latent。这个潜伏特征F_latent随后通过一个多层感知器（MLP）转换成潜伏编码W，这一编码直接作为StyleGAN2的输入，进而生成包含丰富脸部细节的卷积特征F_GAN。
在U-net的上采样解码器阶段，我们处理的是颠末去模糊处理的不同尺度（分辨率）的图像，记作F_spatial。这些图像与F_GAN联合，共同作为CS-SFT层的输入，进行空间调制，从而实现从模糊到清晰、从抽象到详细的图像转换。
在webUI中的体如今于插件配置中，可以调节GFPGAN的能见度，来调节图像的清晰度
CodeFormer
人脸复原模子，由南洋理工大学与商汤科技团结研究中心S-Lab在NeurIPS 2022大会上隆重推出。该模子融合了VQGAN与Transformer技术，开创了一种新颖的人脸复原方法。基于预训练的VQGAN离散码本空间，CodeFormer颠覆了传统的人脸复原任务范式，将其转化为Code序列的预测题目，极大地减少了复原过程中的不确定性。此外，VQGAN的码本先验为复原任务注入了丰富的面部细节。得益于Transformer的全局建模本事，CodeFormer在应对严重图像退化题目上展现出杰出的鲁棒性，使得复原出的人脸图像更加逼真、自然。
CodeFormer的工作原理重要包罗以下三个步调：
- 自动编码器：CodeFormer利用自动编码器的布局，这是一种深度学习模子，专门计划用于高效地编码息争码数据。在这个阶段，自动编码器扮演着至关重要的脚色，它通过学习人脸图像的低维表示，实现了对人脸的精细变换。这个过程不但包罗了对图像的色彩化处理，使得黑白或色彩失真的图像恢复气愤，还包罗了清晰化处理，通过加强图像的细节和对比度，使得模糊的图像变得更加锐利。此外，自动编码器还能有效地进行去马赛克修复，将图像中的马赛克地区还原成自然的纹理和颜色，从而为人脸图像的高质量修复和加强奠基了坚实的基础。
- VQGAN离散码本空间：在自动编码器的基础上，进一步接纳了预训练的VQGAN（向量量化生成对抗网络）离散码本空间。这种方法的核心在于将连续的人脸图像数据转换为一系列离散的Code序列，这些序列对应于VQGAN学习到的面部特征码本。通过这种方式，CodeFormer极大地降低了人脸复原任务中的不确定性，因为离散的Code序列更容易预测和控制。同时，VQGAN的码本先验知识为复原任务提供了丰富的人脸细节信息，这些细节信息包罗皮肤纹理、毛发、眼睛等特征，使得复原出的人脸不但在视觉上更加真实，而且在特征上也更加精致和正确。
- Transformer全局建模：末了一环是利用Transformer进行全局建模。Transformer模子以其强大的全局上下文捕捉本事而著称，它能够处理序列数据中的长距离依赖关系。在CodeFormer中，Transformer的作用是进一步加强对人脸图像全局布局的明白，从而提升模子对严重退化图像的鲁棒性。这意味着即使在面临严重破坏、模糊不清或者有大量噪声的图像时，CodeFormer依然能够通过Transformer的全局建模本事，有效地进行图像修复和加强。这种全局性的处理使得复原的人脸不但在局部细节上表现出色，而且在团体布局和和谐度上也到达了高度同等，从而实现了更加自然和逼真的修复结果。
在webUI中的体如今于插件配置中，可以调节CodeFormer的能见度以及模子权重，来调节图像的清晰度
Caption
BLIP
BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training）算法是一种用于图像和文本明白的多模态预训练模子，它在Stable Diffusion模子中扮演着重要的脚色，尤其是在明白和生成图像的上下文中。BLIP算法由Salesforce研究院开发，旨在通过联合图像辨认和自然语言处理技术来提高模子对图像内容的明白本事。
以下是BLIP算法的重要构成部分和特点：
- 多模态预训练：
- BLIP算法通过在大量图像和文本对上进行预训练来学习图像和文本之间的关联。这种预训练使模子能够明白和生成与图像内容相关的文本形貌。
- 双流架构：
- BLIP接纳了双流架构，包罗一个图像流和一个文本流。图像流负责从图像中提取视觉特征，而文本流则处理文本信息。这两个流在模子的不同层次上进行交互，以共同学习图像和文本的表示。
- 自监督任务：
- 在预训练过程中，BLIP执行自监督任务，如图像文本匹配（判断给定的图像和文本是否匹配）和图像文本检索（给定图像或文本，找到与之匹配的文本或图像）。这些任务资助模子学习怎样将图像内容与文本形貌相对应。
- 多任务学习：
- BLIP算法在预训练期间还接纳了多任务学习策略，包罗图像分类、图像文本匹配和文本生成等任务。这种多任务学习使模子能够在不同的任务上获得更全面的明白本事。
- 文本生成：
- BLIP的一个重要特性是其能够根据图像内容生成形貌性文本。这一本事在Stable Diffusion模子中非常有效，因为它可以资助模子更好地明白用户提供的文本提示，从而生成更符适用户意图的图像。
在Stable Diffusion模子中，BLIP算法的作用通常包罗以下几个方面：
- 明白文本提示：BLIP可以资助Stable Diffusion模子明白用户输入的文本提示，将其转化为图像生成过程中可用的视觉概念。
- 生成图像形貌：BLIP可以生成图像的文本形貌，这对于评估生成图像的质量和是否符适用户意图非常有效。
- 图像编辑：在图像编辑任务中，BLIP可以资助模子明白需要对图像进行哪些修改，以符适用户的编辑指令。
总之，BLIP算法通过其多模态明白和生成本事，极大地加强了Stable Diffusion模子在处理图像和文本关联任务时的效能。
DEEPBOORU
在Stable Diffusion中，DEEPBOORU算法重要用于图像和文本的生成。它通过深度学习模子来辨认和生成Booru风格的图像标签，从而资助模子更好地明白和生成图像内容。DEEPBOORU的核心功能包罗图像辨认、标签生成、预训练模子、自界说训练、开源性子等。它利用深度学习模子，尤其是卷积神经网络（CNN），来分析和辨认图像中的视觉内容，并能够自动生成形貌性的标签。此外，DEEPBOORU还提供了预训练的模子，这些模子可以直接用于图像标签的生成，而且可以通过网络特定类型的图像数据集进行进一步训练。由于其开源性子，DeepBooru在图像辨认和标签生成范畴成为一个有代价的工具，其应用场景广泛，包罗图像管理、内容审核、艺术创作等。
Stable Diffusion答应用户以一张图片为基准，生成另外一张图片。这个过程包罗对原始图片进行反向推理、涂鸦、重绘、蒙版等操纵。例如，用户可以利用DeepBooru反推提示词功能，通过一张图片来生成相关的文本形貌。这个过程可以更正确地传达用户想要的画面内容，提高图像生成的正确性。DEEPBOORU算法在这个过程中的作用是通过分析图片内容，生成相关的标签和形貌，资助模子更好地明白用户的输入，从而生成更符适用户意图的图像。
除此之外，我们还可以依据后期处理，进行分辨率的修复，翻转，换脸等操纵
例如：
- 正向提示词：
- <lora:twdtx:1>twdtx,1girl, full body, ((white theme:1.75)),((best quality)), ((masterpiece)), ((ultra-detailed)), (illustration), (detailed light), (an extremely delicate and beautiful),incredibly_absurdres,(glowing),(1girl:1.7),solo,a beautiful girl,(((upper body))),standding,((beautiful Dress+stocking):1.25),((Belts)),(leg loops),((flower headdress:1.45)),((white hair)),(((beautiful blue eyes))),(+++(english text:1.5)),(flower:1.65),(rose),(garden),(petal),(magic_circle:1.2), (Saturn ring:1.1),(((border:1.5)))
- 负向提示词：
- (worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,watermark,badhandv4,ng_deepnegative_v1_75t,
勾选反转之后
进行换脸：
只需要在这里进行简单配置
这里选择的是reactor模子，这在之前的文章已经进行详细利用的介绍，就不多介绍了
https://blog.csdn.net/Why_does_it_work/article/details/141337314
结语
在数字影像范畴的后期处理技术方面，人工智能技术，特殊是Stable Diffusion技术的应用，已经取得了显着的进步。这项技术通过智能色彩校正、光影重塑、细节优化和噪点去除等功能，不但保存了图像的原始信息，避免了失真，还实现了高效且易用的专业级别修复体验。这极大地提升了图像处理的效率和品质，降低了技术门槛，使得更多的人能够轻松享受到高质量图像处理带来的便利。通过好易智算平台，我们可以迅速启动Stable Diffusion模子，整合多个AI应用步调，使得访问和利用这些先辈技术变得简单快捷。此外，GFPGAN和CodeFormer等算法在图像修复和优化方面发挥着重要作用，提高了图像处理的效率和品质，为拍照师、计划师及视觉艺术爱好者提供了更多的创作可能性。
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