Stable Diffusion進階 -- 糊臉清晰化

偶而會碰到一種例子，就是在算圖時發現了一個很不錯的全身人物圖，當我將它放大之後，又想要抓個臉部特寫，卻發現人物的臉已經糊掉了。通常人物臉糊掉時，可以將面部的圖畫單獨剪出來，用幾種方法簡單修復看看：

我以這張圖為例：

整個糊在一起的臉

在這種情況下，我試過單純的Upscale，由於線條邊緣太過模糊，單純的AI放大演算法沒有辦法改善這張模糊的臉。

這時候還有兩種方法可以銳利化這張臉：

本節實作細節由修正細節：Inpaint + Tile Resample - Stable Diffusion 啟發，ControlNet的Tile Resample實在非常強大。

首先，在Inpaint將想要銳利化的地方選起來：

選取要銳利化的部分

此時的Inpaint設定為

Inpaint設定

然後啟動ControlNet，選擇Tile resample，將Control Weight降到0.5，但是Down Sampling Rate開到最大的8（也就是說，演算法會先將圖縮到八倍小，然後開始使用AI放大）。要注意到，這時候不用選圖放入ControlNet。

Tile Reasmple的設定

然後跑起來，有很大的機率會得到很不錯的結果！

效果非常良好的五官

當上述方法都沒用時，還有最原始的inpaint加上img2img的手工修臉法。

首先，將這張圖丟進Inpaint頁面下，然後把五官都選起來：

把臉選起來

接著在Inpaint設定中，使用：

Inpaint設定

在這個高的Denoising strength之下，角色的臉部可能會完全改變，為了不要讓她變臉，必須使用ControlNet的openpose和depth來鎖住角色的五官位置與大致輪廓：

ControlNet的openpose設定

ControlNet的depth設定

在這邊還不要使用萬能Canny，因為這時角色的面部特徵還太模糊，既使用上Canny也抓不到角色完整的五官線條，反而會導致AI亂畫，弄出歪掉的五官。

接著開始算圖，每完成一張就檢查是否比上一張更接近自己想要的五官，同時不斷變動Inpaint的選取範圍以及Denosing strength。這邊就很像傳統的電繪藝術家，必須靠自己的判斷來決定是否算圖成功，以及下一步要改變哪些部位和力道強弱。

當面部清晰到一個程度之後，我們可以將第一個ControlNet的openpose設定改成canny，以得到更好的五官掌控：

openpose換成canny

此時可以降低Denoising strength到0.25到0.3之間，縮小inpaint的範圍到五官等需要細緻調整的範圍。

這樣再跑幾回，然後將完成圖拿到img2img再跑個幾次，將整張圖因為inpaint選取範圍變動造成的色差弭平，就能得到完成圖了：

面部清晰化的成果

比較一下之前與之後的五官，尤其是眼珠上的反光與上下睫毛，就會發現效果相當明顯。

這是一招非常耗費時間與專注力的方法，是在Upscale與ControlNet Tile都無法修補時的最終手段。

祝大家AI算圖愉快！

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