無論您的提示和模型有多好，一次性獲得完美影像的情況很少見。
修復小缺陷的不可或缺的方法是影像修復（inpainting）。在這篇文章中，我將透過一些基本示例來介紹如何使用影像修復來修復缺陷。
需要的軟體
我們將使用 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI 來建立影像。
基本的影像修復設定
在這一部分，我將逐步展示如何使用影像修復來修復小缺陷。
我們先使用下面的提示來建立一張圖片：
正向提示詞：
masterpiece,best quality,masterpiece,best quality,official art,extremely detailed CG unity 8k wallpaper,a beautiful woman,full body,
負向提示詞：
lowers,monochrome,grayscales,skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,6 more fingers on one hand,deformity,bad legs,error legs,bad feet,malformed limbs,extra limbs,
我們可以得到下面的圖片：
雖然這張圖片整體上看起來還不錯，但是還是有一些問題。
比如臉部和手部。
那麼接下來我們怎麼修復呢？
選擇對應的模型
如果你經常瀏覽C站的話，你可以看到對於有些模型會有一種專門給重繪使用的模型，這種模型是專門為影像修復而訓練的Stable Diffusion模型。
如果您想獲得最佳結果，可以使用它。但通常，使用生成影像的相同模型進行影像修復也是可以的。
我們把對應的模型下載下來，並將其放入資料夾中：
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
在AUTOMATIC1111中，點選左上角檢查點選擇下拉框旁邊的重新整理圖示，就可以看到你剛剛下載的模型了。
建立影像修復遮罩
在AUTOMATIC1111 GUI中，選擇img2img標籤並選擇Inpaint子標籤。將影像上傳到影像修復畫布。
或者在txt2img標籤中選擇send img to inpaint。
我們將同時修復手部和臉部。使用畫筆工具建立一個遮罩。這是您希望Stable Diffusion重新生成影像的區域。
影像修復的設定
影像大小
需要調整影像大小以與原始影像相同。（在這種情況下為768 x 512）。
面部修復
如果您正在修復面部，可以開啟restore faces。選擇對應的face restoration model:CodeFormer。
有朋友會問了，為什麼我的頁面上面沒有restore faces選項呢？
如果你沒有這個選項的話，需要到setttings裡面的user interface新增下面的兩個設定：
請注意，此選項可能會生成不自然的外觀。它也可能生成與模型風格不一致的內容。
遮罩內容
下一個重要設定是Masked Content。
如果您希望結果由原始內容的顏色和形狀引導，請選擇original。
original通常用於面部影像修復，因為一般形狀和解剖結構是正確的。我們只是希望它看起來有點不同。
在大多數情況下，您將使用original並更改去噪強度以實現不同的效果。
如果您想要從原始影像中完全重新生成某些內容，例如移除一個肢體或隱藏一隻手，可以使用latent noise或latent nothing。
這些選項使用與原始影像不同的內容初始化遮罩區域。它將產生完全不同的東西。
去噪強度
去噪強度控制與原始影像相比將進行多少變化。當您將其設定為0時，什麼都不會改變。當您將其設定為1時，您將獲得一個不相關的影像。0.75通常是一個很好的起點。如果您想要更少的變化，請降低它。
批次大小
確保一次生成一些影像，以便您可以選擇最好的。將種子設定為-1，以便每個影像都不同。
影像修復結果
以下是一些修復後的影像。
可以看到第四張還是不錯的，但是還不夠完美。所以我們可以考慮再來一輪修復。
再進行一輪影像修復
把上面生成的最後一張圖片再發到inpait中再次修復。
我們可以得到下面的結果：
影像修復是一個迭代過程。您可以根據需要多次應用它來細化影像。
如果一次不行的話，我們可以考慮多來幾次。
新增新物件
有時，您可能希望在影像中新增一些新東西。
讓我們嘗試在圖片中新增一把劍。
首先，將影像上傳到影像修復畫布並在手部的位置新增遮罩。
在原始提示的開頭新增“holding a sword”。影像修復的提示是
(holding a sword:1.5),masterpiece,best quality,masterpiece,best quality,official art,extremely detailed CG unity 8k wallpaper,a beautiful woman,full body,
向原始提示中新增新物件確保風格一致。您可以調整關鍵詞權重（上面的1.5）以使寶劍顯示。
將遮罩內容設定為潛在噪聲。
調整去噪強度和CFG比例以微調修復後的影像。
經過一些實驗，我們的任務完成了：
影像修復引數的解釋
去噪強度
去噪強度控制最終影像和原始內容的相似度。將其設定為0則什麼都不會改變。將其設定為1，則您會得到一個不相關的影像。
如果您想要小的變化，請設定為低值；如果您想要大的變化，請設定為高值。
CFG scale
類似於在文字到影像中的使用，CFG scale是一個引數，用於控制模型和你的提示詞的關聯度。
1 – 大致忽略您的提示。
3 – 更有創造力。
7 – 在遵循提示和自由之間取得良好的平衡。
15 – 更多地遵循提示。
30 – 嚴格遵循提示。
遮罩內容
遮罩內容控制遮罩區域是如何初始化的。
fill：用原始影像的高度模糊版本初始化。
Original：未修改。
latent noise：遮罩區域用填充初始化，並在潛在空間中新增隨機噪聲。
latent nothing：像潛在噪聲，只是沒有在潛在空間中新增噪聲。
影像修復的技巧
成功的影像修復需要耐心和技巧。以下是使用影像修復的一些要點：
- 一次修復一個小區域。
- 嘗試不同的遮罩內容以檢視哪個最有效。
- 可以多次嘗試修復。
- 如果在AUTOMATIC1111的設定中什麼都不起作用，請使用像Photoshop或GIMP這樣的影像編輯軟體，用您想要的大致形狀和顏色繪製感興趣的區域。上傳那張影像並用原始內容進行影像修復。
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