AI绘画 Stable Diffusion【实战进阶】：图片的创成式填充，竖图秒变横屏壁纸！想怎么扩就怎么扩！_stable diffusion对图片横向或者纵向扩图

大家好，我是向阳。

所谓图片的创成式填充，就是基于原有图片进行扩展或延展，在保证图片合理性的同时实现与原图片的高度契合。是目前图像处理中常见应用之一。之前大部分都是通过PS工具来处理的。今天我们来看看在AI绘画工具 Stable Diffusion中如何实现。

我们先来看一下创成式图片处理效果。

原图片：512*512

横向扩展：1024*512

纵向扩展：512*1024

下面我们来看一下具体的操作方式。

【第一步】：图生图图片的上传

在图生图功能界面，上传一张图片，我这里上传一张512*768大小的图片。

下面进行相关参数设置。

• 缩放模式：选择“缩放后填充空白”。

• 蒙版区域内容处理：原图，只针对原图片的基础上进行一个小的改动

• 重绘区域：整张图片

• 采样器：DPM++ 2M SDE Karras

• 采样迭代步数：30

• 图片宽高：1024*768。原图片是512*768。这里我们保持图片的高度768不变，将图片宽度512横向扩展为1024。

• 生成数量：2，一次多生成几张，提高抽签概率

• 重绘强度：设置为1，尽量设置高一些（0.8以上），可以让AI充分发挥想象。

【第二步】ControlNet的设置

相关参数设置如下：

• 控制类型：选择"局部重绘"

• 预处理器：inpaint_only+lama（局部重绘+大型模版，主要用于图片扩展）

• 模型：control_xxx_inpaint

• 控制权重 : 设置为1

• 控制模式：选择“更偏向ControlNet”

• 缩放模式：选择"缩放后填充空白"

预处理器：inpaint_only+lama 模型插件下载请扫描免费获取哦

【第三步】提示词的编写

这里可以不用填写正向和反向提示词。

但是为了防止图片扩充时产生的图片太随意，我们最好加上反向提示词。

反向提示词：(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,((monochrome)),((grayscale)),bad anatomy,DeepNegative,skin spots,acnes,skin blemishes,(fat:1.2),facing away,looking away,tilted head,lowres,bad anatomy,bad hands,missing fingers,extra digit,fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit,extra arms,extra leg,extra foot,teethcroppe,signature,watermark,username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error,

不过个人还是建议加上原图片的正向提示词，以保证图片扩展时AI能结合提示词更好发挥，做到最合理保持与原图片的契合度。

【第四步】大模型的选择以及图片的生成

大模型需要根据实际情况选择，对于写实类建议选择"majicMIX_realistic"或者"Realistic Vision", 对于二次元类的选择"revAnimated"。

点击【生成】按钮。不能保证每次扩充都是满意的效果，我们可以每次多生成几张从中挑选。

下面我们纵向扩展一下图片，把原图片的高度从768调整到1024。

相关说明：

(1) 如果原图片宽高是512*512的，直接扩充为1024*1024，我实际操作了一下，图片不会进行填充，只是将原图片进行了放大处理。如果想实现创成式扩充，可以先横向扩展为512*1024，然后在基于扩展的图片基础上再次扩展为1024*1024，分2步操作即可。

（2）正向提示词和反向提示词可以不用填写，不过为了保证图片的合理性以及与原图片的契合度更高，建议写上正向提示词和反向提示词。

（3）大模型的选择要视具体情况而定，如果生成图片效果不理想建议多换几个模型试试。

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