這篇心得Automatic1111 (A1111)/ Vlad Diffusion (Vlad)介面通用。
Stable Diffusion進入Image2Image的放大階段後，很少有算出來的成果是完全滿意的。如果是人物角色的話，最常出現不滿意的地方就是五官、手指等部位，這時就會需要把「近完成品」圖片導入「Inpaint」中，只重新運算需要修正的部位。
本次心得的範例圖，原圖是 2048 x 2048
Inpaint基本設定
這次範例使用的設定如下圖所示：
圖中紅框說明：
Inpaint masked = 最後呈現的結果只修改有遮罩的部分
Only masked = 只運算遮罩的部分
1024、512 ＝ 因為只運算遮罩的部分，所以這裡的長（Width）高（Height）數值只要考慮遮罩的大小和形狀。
＊請注意：無論畫了多少個遮罩區塊，運算時都會視為一個整體，長x高的調整也是根據整體判斷。
遮罩就是塗黑的地方 - 請注意：是直接在Stable Diffusion中塗黑。
另外，Inpaint時-Prompts（負面提示詞）可以保留，但+Prompts（正面提示詞）不需要保留原本的－－不如說不保留原本的才是正確的作法，例如我這次調整眼睛時使用的+Prompts如下：
簡單有力
即便如此，Inpaint時也往往需要碰運氣，而且Denoising Strength數值太小修正不了多少，可數值達到0.5以上又常常矯枉過正，例如下面的情況：
這已經超出整形範疇，而是換了大一倍的兩顆眼珠。
這時ControlNet 1.1版提供的Tile Resample就派上用場了。
Tile Resample
在測試過幾種Tile Resample/ControlNet的設定後，最終我採用的設定如下：
Control Weight從預設的1下調至0.5，讓Stable Diffusion有更多的自由度。
Down Sampling Rate則拉至最高的8，也是為了提高自由度。
最終成果如下：
成功提升眼珠細節又不失原本眼形
最後附上整張圖：
Tile Resample的更多相關資訊，請參閱我撰寫的另一篇心得。
