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AI绘画SD神器插件Inpaint Anything---简单快速实现换装换脸_inpaint anything插件下载与安装

inpaint anything插件下载与安装

大家好,我是程序员晓晓

在AI绘画Stable DIffusion中,有一个 Inpaint Anything算法,可以实现移除、填补、替换一切内容,实现单击图像上的任何物体可以一键擦除替换任何内容、更改任意背景,这可以提高遮罩创建过程的效率和准确性,从而在节省时间和精力的同时获得更高质量的修复结果。

1.安装方法

1、在扩展面板中安装Inpaint Anything

地址:https://github.com/Uminosachi/sd-webui-inpaint-anything.git
如链接无法下载,请看文末获取本地插件安装包

2、安装插件并重启之后,可以在导航栏面板中看到Inpaint Anything组件,此时还需要安装SAM模型。

SAM 提供三种模型,显存高的下载 sam_vit_h,识别度更精准。显存 8G 左右的下载 sam_vit_l,显存低于 8G 的下载 sam_vit_b。选择对应模型后,点击“下载模型”,下载后的模型会存放在 Inpaint Anything 插件目录中的 models 文件夹内。

SAM模型,我已经放在网盘了,请看文末扫描获取,下载后把SAM模型放在“……\sd-webui-aki-v4\extensions\sd-webui-segment-anything\models\sam”路径下。

2.使用生成指定蒙版

上传你要修改的图片,点击“run segment anything”,会将参考图进行分割。

在右侧图片分割区域,调整笔刷大小,鼠标点击图片需要分割的区域,涂抹你要修改的色块。

选取完毕后,点击“创建遮罩”,蒙版将出现在选定的蒙版图像区域中。

你可以看到,上衣已经被选中,以高亮的颜色标识。接着,在界面左下还有一排标签,选择最右边的Mask only:

出现的两个按钮,分别点击一下,你就得到了两张图:

左边是直接抠图,将上一步中高亮选中的部分直接扣出,生成一张Alpha通道的png图片。

右边是生成蒙版,高亮区域为白色,其他区域黑色。

需要说明的是,这两张图和原图尺寸完全一致,可以直接保存到本地。

蒙版调整说明:

如果觉得蒙版边缘不够精准,可以点击下方的expand mask整体外扩蒙板,使用此按钮可以稍微扩大遮罩的区域以获得更广泛的覆盖范围。

Add mask by sketch 按钮:单击此按钮会将草绘区域添加到蒙版中。

在左侧仅蒙版选项卡中,点击“获取遮罩”,创建蒙版图。

点击“发送到图生图重绘”,将蒙版发送到图生图上传重绘蒙版模式中。

3.设置SD模型和图生图参数

选择 Stable Diffusion 模型,如果要生成写实模型,就选真人模型比如majicMIX realistic 模型。

输入你要修改的提示词描述,设置好宽高,分辨率与原图一致(512X768),重绘幅度建议0.6以上。

采样方法和迭代步数根据情况来设置,这里设置采样方法为Euler a,迭代步数 20,启用脸部修复。

在上传重绘蒙版选项卡的重绘模式中,选择“重绘非蒙版内容”。(白色部分是蒙版,黑色部分不是蒙版)

我们测试将白色上衣修改成藏青色毛衣。

正向提示词:

masterpiece, best quality, ultra highres, sharp focus, professional, delicate, finely detailed, detailed skin, professional lighting, (Navy Sweater:1.3)

反向提示词:

ng_deepnegative_v1_75t, badhandv4, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), watermark, (bad-hands-5:1.1) (Unspeakable-Horrors-Composition-4v:1.1)

然后,点击右上角的“生成”按钮。上衣已经换过来了。

也可以换成其他颜色,在正向提示词里换成“blue Sweater:1.3”,生成蓝色毛衣。

可以结合Control net,选择openpos骨架图,控制人物姿势,你也可以不使用,直接生成。

4.生成图像及后期处理

在生成的效果图中,可以看到人物衣服已经替换过来了,我们完成了局部“换肤

选择一张整体满意的图,如需要微调图片中的内容,可以将 seed 种子数固定,再调整提示词重新生成。点击“后期处理”,选择图片放大倍数和模型,增强图像分辨率和细节。

写在最后

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