【Stable Diffusion教程】 16 Controlnet预处理器合集5（Inpaint、Recolor）

前言

欢迎大家收看我们SD教程的第16期

上期视频呢，我们已经介绍了controlnet中的Lineart、Softedge、Tile模型

相信大家也已经掌握了！

生成的图，别忘了加入我们群，进行分享呀~

不熟练的，可以看看前期视频链接，这里就不细说咯；

本期呢，我们来接着说一下ControlNet中的inpaint和Recolor模型

Part 1 Inpaint的原理和实操

【基础介绍】

InPaint是一项图片修复技术，可以从图片上去除不必要的物体，让我们轻松摆脱照片上的水印、污渍、划痕、标志等瑕疵。

一般来讲，图片的Inpaint过程可以理解为两步：

1.找到图片中需要重绘的部分，比如上述提到的水印、污渍、划痕、标志等；

2.去掉水印、污渍、划痕、标志等，自动填充图片上应该有的内容。

【实操部分】

SD Inpaint操作

打开SD→选择图生图→点击Inpaint Sketch→上传图片→遮罩不想要的部分→调整图片尺寸→点击生成

【引导图】

CN Inpaint操作

将图像发送到 Img2img 页面上→在“ControlNet”部分中设置启用（预处理器：Inpaint_only或Inpaint_global_harmonious 、模型： ControlNet）无需上传参考图片→生成开始修复

注意：最好使用与生成图像的同一模型。

CN-inpainting3个预处理器的区别

• Inpaint_global_harmonious：提高全局一致性，并允许你使用高降噪强度。
• Inpaint_only：不会更改未遮罩的区域。它与 AUTOMATIC1111 中Inpaint_global_harmonious相同。
• Inpaint_only+lama：用lama模型处理图像。它往往会产生更干净的结果，并且有利于对象删除。

Inpaint预处理器	原图	处理后
Inpaint_global_harmonious
Inpaint_only
Inpaint_only+lama

Part 2 Recolor的原理和实操

【基础介绍】

Recolor是最近新上的 ControlNet 模型，它可以识别图像中的不同区域，并使用不同的颜色重新绘制它们。

【实操部分】

【Recolor模型下载网址】https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main

【引导图】

Recolor 可以用在“文生图”和“图生图”，实测 Recolor 在这两种方式下的效果差不多。

实际使用时，最好使用与重新上色的图片一致的模型。

正向提示词和反向提示词也可以不写，Recolor 会自己选颜色，但是要想达到特定的控制效果，还是得自己写。

Stable Diffusion 参数这里没什么好说的，默认或者自己根据需要改改都行。

Recolor 2个预处理器的区别

• recolor_luminance：提取图像特征信息时注重颜色的亮度，实测大部分情况下这个效果更好。
• recolor_intensity：提取图像特征信息时注重颜色的饱和度。

Recolor 3个模型的区别

• ioclab_sd15_recolor.safetensors 适用于 Stable Diffusion 1.5 的模型。
• sai_xl_recolor_128lora.safetensors 适用于 Stable Diffusion XL 的模型，模型的低秩矩阵有128维。
• sai_xl_recolor_256lora.safetensors 适用于 Stable Diffusion XL 的模型，模型的低秩矩阵有256维。

part 3 结尾

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本集视频链接在此

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