【AI绘画教程】老照片修复全攻略！AI绘图工具SD一键将老照片高清修复，让你 ...

大家好，我是画画的小强
对于很多好坏老照片来说，最主要的修复内容包括分辨率的放大和对照片上色，在AI绘图工具 SD WebUI中有不少分辨率放大的方式，对老照片修复来说，接纳Tiled Diffusion+ContraolNet Tile的组合结果是最好的，
该方法可以将一张图片分块重绘然后整体拼合成一张高分辨率的大图，而ContraolNet Tile可以锁定每一个分块的细节，使得放大后的内容和原图同等。
留意：本文教程中所用到的模型插件，AI工具SD安装包等，须要的小搭档可以看下方或文末扫描免费获取哦
示例

我这里操持将这张低分辨率的好坏老照片进行高清化修复。

首先，到图生图中将其导入，然后通过反推获得该照片的提示词(如果有不美满和错误的信息可以自行修改添加提示词)
然后参加起手式提示词，固定照片的质量。选择一个合适的模型，我这里选择"realisticVision"模型。
另外，由于我照片中的人物是个老年人，所以我在正向提示词中参加了Embedding模型：(AS-Elderly:1.3)
（留意：模型下载请扫描免费获取哦）

然后参数设置中，主要就是将尺寸设置为和原图同等(按一下三角尺按钮即可)，重绘幅度调整到0.3-0.5之间，接纳方法等参数你可以参考我的，也可以自己根据实际结果进行调治。

偶然候我们有些照片虽然分辨率看上去很高，但实际并不清楚，这种分辨率虚高的照片我们须要先将其分辨率低沉下来，选择"重绘尺寸倍数"，通过低沉标准调低分辨率至合适的尺寸，固然你也可以用其他图像处理软件将照片的分辨率低沉到合适大小后直接导入SD WebUI中。

然后勾选开启"Tile Diffusion"，取消勾选"保持输入图像大小"，选择你须要的放大倍数，然后根据你的图片性子选择放大算法。

如果你须要天生的图像分辨率是远高你显存承受范围的，你可以勾选启用"Tiled VAE"，并低沉"编码器分块大小"来减轻显卡的负担，

末了，勾选启用"ControlNet"，勾选"完美像素模式"，如果显存较低可以勾选"低显存模式"，控制范例选择"Tile"，

统统预备就绪后，直接点击天生，一张修复好的高分辨率的图片就出现了。

但偶然候会发生人脸和原图不同等的环境，在当前的手段中，我们可以通过低沉重绘幅度并共同提示词来修正，如果局部没画好，我们可以将图片发送到局部重绘中，选择"仅蒙版区域"进行重绘，固然须要在ControlNet中上传原图作为参考。
2、ControlNet的Recolor预处理器

ControlNet Recolor是ControlNet中的图像上色工具，我们可以使用ControlNet模型进行图像的重新上色。ControlNet是一种控制图像天生模型，通过特定的控制信号（如边缘检测、深度图、语义分割等）来引导图像天生。ControlNet Recolor则是此中一个应用，专注于将图像转换为不同的颜色风格或重新上色。
主要特点
高质量重上色： 使用ControlNet强大的图像天生和控制本领，实现高质量的图像重新上色。
多样的控制信号： 支持多种控制信号，如线稿、语义分割图等，用户可以通过这些信号来精确控制上色结果。
机动的应用场景： 适用于艺术创作、漫画上色、照片修复等多种场景。
易于集成：可以集成到各种图像处理和天生工具中，加强这些工具的上色本领。
Recolor模型下载请扫描免费获取哦

示例

在图生图中，将须要上色的图导入，调整好尺寸等参数，然后启用ControlNet，选择Recolor，并选择Recolor相应的预处理器和模型。点击天生，你便可以获得一张上好色的图片了。

以上便是AI自动填色的过程，但如果你要自己控制图像的天生颜色呢？比如我们希望将刚才天生图片中的爱因斯坦的衣服酿成红色，我们可以在涂鸦(或涂鸦重绘)中将图像导入，然后将其衣服涂成红色，重绘幅度调整成0.5左右即可。然后开启ControlNet勾选"上传独立的控制图像"，将原图上传上去，同样选择Reclor相关的控制范例、预处理器和模型，点击天生便能看到爱因斯坦穿上了红色的西装。

使用这个方法，我们可以修复因拍摄光线或照片老旧导致的颜色的题目。
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