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[AIGC] 如何去除 Stable Diffusion 中的背景_stablediffusion 去掉空白

stablediffusion 去掉空白

英文原文:https://stable-diffusion-art.com/remove-background/

许多免费的在线应用程序可让您免费删除图像的背景。但出于隐私考虑,您可能不想使用它们。

在这篇文章中,您将学习如何使用稳定扩散 GUI 来删除计算机上本地任何图像的背景。您将完全控制图像的存储方式。作为奖励,您可以使用一些高级选项来优化背景去除。

软件

我们将使用 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI,这是一种流行的免费开源软件。您可以在 Windows、Mac 或 Google Colab 上使用此 GUI。

如果您是 Stable Diffusion 的新手,请查看快速入门指南。如果您是 AUTOMATIC1111 的新手,请查看 AUTOMATIC1111 指南

安装背景删除扩展

您将需要 AUTOMATIC1111 中的 Rembg 扩展。请按照以下步骤安装扩展。

  1. 正常启动 AUTOMATIC1111 Web-UI。
  2. 导航至 Extension 页面。
  3. 点击“从 URL 安装”选项卡。
  4. 在扩展程序 git 存储库的 URL 字段中输入以下 URL。

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-rembg

  1. 点击“安装”按钮。
  2. 等待安装完成的确认消息。
  3. 重新启动 AUTOMATIC1111。

删除稳定扩散中的背景

成功安装背景删除扩展后,您将在 AUTOMATIC1111 的“附加”页面上看到一个新的“Remove Background”菜单。 (现在 Extras 页面终于有意义了……)
在这里插入图片描述
您可以使用它来删除任何图像的背景,无论是真实的还是人工智能生成的。

我们将完成删除Stable Diffusion生成的图像背景的步骤。可以很容易地将这个工作流程扩展到真实图像。

第1步:生成AI图像

首先,在AUTOMATIC1111中的txt2img页面生成图像。我将使用以下设置,但您可以将此工作流程用于任何图像。
在这里插入图片描述

  • Stable Diffusion Checkpoint:JuggernautXL
  • 提示词:

samurai girl, 18 year old, detailed eyes, white and red kimono, strange but extremely beautiful, mysterious, fearsome, full body

  • 负面提示词:

disfigured, ugly, bad, immature, cartoon, anime, 3d, painting, b&w, 2d, 3d, illustration, sketch, nfsw, nude

  • 采样方式:DPM++ 2M Karras
  • 采样步数:20
  • 尺寸:832x1216
  • CFG Scale: 7

选择要删除背景的图像。单击图像下方的“Send to Extras”按钮,将其发送到“Extras内容”页面。
在这里插入图片描述
您现在应该位于“Extras”页面。您的图像应该位于源画布中。

或者,您可以将任何图像拖放到源画布中。

第 2 步:删除背景

在“删除背景”下拉菜单中选择背景删除模型。 u2net 适用于大多数图像。
在这里插入图片描述
您可以选择同时放大图像。将 Upscalers 保留为 None 会禁用它们。

按“生成”删除背景。现在,您将获得一张删除了背景的图像。

在这里插入图片描述

高级选项

返回遮罩

在这里插入图片描述
选中“return mask”选项会生成黑白蒙版而不是图像。用作inpainting(修复) 蒙版以进行进一步处理(例如添加新背景)非常有用。但我会把它留到下一篇文章!
在这里插入图片描述

Alpha抠图

您可能已经注意到她的部分头饰被错误地摘除。您可以通过调整 Alpha 抠图设置来恢复它们。
在这里插入图片描述
Alpha matte是分隔前景和背景的像素图。背景去除的任务是找到准确的 alpha 遮罩。

这些选项可让您调整 Alpha 遮罩的创建方式。

前景阈值

降低前景阈值以扩大前景。
在这里插入图片描述

背景阈值

降低背景阈值以扩大前景。
在这里插入图片描述

Erode size(侵蚀尺寸)

减小侵蚀大小以增加边界上的精细细节。
在这里插入图片描述

背景模型

根据我的经验,u2net 适用于大多数图像。这是进一步调整 alpha 遮罩的良好起点。

如果您发现 u2net 严重失败,请尝试列表中的其他型号。

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