Stable Diffusion：老照片修复，老照片的数字化重生_stable diffusion修复老照片

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Stable Diffusion 修复老照片操作指南

Stable Diffusion 是一种基于深度学习的图像处理技术，能够有效地修复老照片的损坏和褪色。以下是使用 Stable Diffusion 修复老照片的步骤：

模型选择

• 选择模型：选择一个真实模型，以便修复后的照片看起来更真实。我这里选择：realisticVisionV20，大家有更好的给我推荐哦。
• ControlNet Tile模型：可以选择此模型用于放大和补充细节。在这里就是用来控制图片不要随意乱画，必须按照指定的图片，可以补充细节。
• ADetailer插件：用于修复人脸的插件。也需要加载对应的模型。

参数设置

• 基础生成参数：选择合适的模型后，填写合适的提示词和反向提示词。
• 缩放模式：可以选择裁剪模式，如果不改变尺寸则不会有影响，改变尺寸时会进行截取。
• 尺寸：一般选择原图尺寸进行生成，之后再进行裁剪。
• 提示词引导系数：可以选择默认值，如果生成效果不满意，可以尝试调整。
• 重绘强度：可以选择1以更好地补充细节，根据实际情况进行调整。

注意提示词需要匹配照片。不会写的同学，可以使用WebUI中的反向推导工具先生成一个，然后再进行修改，我这里贴出这张图的提示词：

提示词：ultra detailed, masterpiece, best quality, an photo of a old man in a hat and a hat on his heads, with greying temples, (looking at viewer), a character portrait, mingei,simple background, clean
反向提示词：easy_negative, NSFW, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, skin spots, acnes, skin blemishes,age spot, (ugly:1.331), (duplicate:1.331),(morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:1.331),flower,lines,white point,plant,

操作步骤

• 设置ControlNet Unit：在第一个Unit中上传原图，启用ControlNet，选择“Pixel Perfect”和“Allow Preview”选项。
• 修脸插件：如果修复的是人脸照片，可以尝试使用修脸插件。

这里选择Control类型为 Tile，注意预处理器和模型都要对应上，都是包含tile的，一般WebUI会自动选择上，没有自动的需要自己选择；

Control Weight 用来控制Tile的权重；

Starting Control Step 和 Ending Control Step 用来控制ControlNet介入图像生成的步骤。

如果想让SD更自由发挥一下，可以调整下权重和介入步数，这里采用默认值。

生成结果

• 生成：最后点击生成按钮，查看修复效果。

参数调整

• 结合算法：在进行照片修复时，需要结合算法1和算法2，并根据生成的效果进行微调参数。