兩階段解決 Stable Diffusion 臉部問題
Stable Diffusion 算圖時，有時算出來的人臉都像是被揍過一樣！這其實是解析度過小的問題，我們可以透過 img2img upscale 加 inpaint 的手法來解決，只需要兩階段，一起來看看怎麼做吧！
目錄
第一階段：增加圖面解析度
以下這一張用 Stable Diffusion 畫出小朋友與老師的畢業合照，整張圖的解析度為 784 x 512。因為每個人臉所佔畫面（解析度）過小，就算我們 prompt 下再多 beautiful face 等關鍵字，Stable Diffusion 還是兩手一攤擺爛亂畫。
既然是解析度問題，我們設法增加臉部解析度試試能不能好轉，我們可以使用 img2img 將整張圖的解析度增加。
給定與原圖一樣的 prompt，denoising strength 可以調 0.5 附近，讓算圖結果與原圖差異不要太大。
下圖採用 denoising strength = 0.65，長寬 1568 x 1024，其他參數則與原圖相同。同時開啟 ControlNet openpose 固定人物肢體與排列 ，結果如下：
雖然人物的衣服改變了，但整體來說比之更好，衣服的質感也比較自然。同時發現臉部已經好很多，但還是偏呆滯，接下來我們用 Inpaint 來解決這個問題。
第二階段：使用 Inpaint 重繪臉部
Inpaint 原理是，我們在圖片上塗抹一個區域，告訴 AI 只需要幫我們重繪被遮住的區塊。如此即能在不動整個畫面的情況下，微調 AI 畫不好的小地方。
一樣在 img2img 頁面：
- 切換子 tab 為 Inpaint
- 將剛剛放大的圖片拖入 source
- Mask mode 選擇 Inpaint masked
- Mask content 選擇 original
- Inpaint area 選擇 Only masked
- Width、Height 都設定為 512
選擇 only masked 的原因是，我們讓 Stable Diffusion 用給定的長寬 畫被遮住的部分，好處是...
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延伸閱讀
如何用 Stable Diffusion 產生高解析度的圖？
LoRA 是什麼？如何使用？| Stable Diffusion
最詳細的 Stable diffusion WebUI 操作教學 – txt2img
免費用 Google Colab 玩 Stable Diffusion WebUI
如何在 M1 Macbook 上跑 Stable Diffusion？
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