兩階段解決 Stable Diffusion 臉部問題
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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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本文下方連結的文章，利用Stable Diffusion生成512 * 512大小的圖片。
輸入的文字是 dog flying in space，此模型需輸入英文句子才會準確生成。
參考文獻
連結該作者在Hugging Face公開的模型去做使用。
本文是在Colab上執行。
最近在嘗試使用不同的AI生圖方式混合出圖的方式，採用A平台的優點，並用B平台後製的手法截長補短，創造出自己更想要的小說場景，效果不錯，現在以這張圖為例，來講一下我的製作步驟。
Enhance This HiDiffusion SDXL是一個AI模型，結合HiDiffusion和SDXL兩種圖像生成模型，可以根據既有影像和文字描述生成新的圖像，可用來提高圖像解析度、修復瑕疵、轉換風格和自由創造新的圖像。
隨著人工智能技術的發展，AI 繪圖已經變得常見。Fast Stable Diffusion XL on TPUv5e 是在 Hugging Face 平臺上建立的演示模型，使用 TPU v5e 運行 SDXL 模型，大幅提高了圖像生成速度，生成一張 1024x1024 圖像只需約 10 秒。
Tensor Art 使用 Stable Diffusion 的各種模型，也能使用ControlNet 和 LoRA功能，根據使用者的輸入來文生圖、圖生圖，生成各種風格的高質量圖像，包括人像、動人的風景、創意的抽象畫等。
Stable Diffusion Online是網頁版的Stable Diffusion AI圖像生成工具，省去了繁瑣的安裝和設定步驟，可以無限生成圖片，且不用註冊就可以免費使用，更棒的是還可以商業使用，為使用者提供更便捷的圖像生成體驗。
Akool 的換臉 FaceSwap 工具，只需要動動手指，就可以在短時間內完成圖像或影片的換臉操作，並生成出高質量的結果。
這篇要來分享一下學習了一些攝影的知識後，用於改良AI生圖的經驗。
AI生圖可以藉由少少的幾個句子產生出非常美麗的圖片，事實上，很多時候AI生圖的極限是卡在人類使用者的想像力之下。
https://huggingface.co/spaces/fffiloni/PASD
這個圖像修復的效果跟變魔術似的。他甚至可以將你奶奶上個世紀的模糊黑白照片,直接修復成眉清目秀的女神。
這個AI圖像修復和增強工具,用到的是最新推出的PASD技術。用起來也超簡單,上傳你要修復的照片,然後填寫正
這篇要來分享使用Stable Diffusion加上拼貼擴展技巧如何製作自己想要的情境圖。以用於日後的小說封面
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