stable diffusion 图像修复
时间: 2025-03-06 13:48:19 浏览: 49
### 使用 Stable Diffusion 进行图像修复的技术实现教程
#### 准备工作
为了利用 Stable Diffusion 实现图像修复功能,需先完成环境搭建。通常情况下,在安装 Stable Diffusion Web UI工具时,默认会获取到名为`v1-5-pruned-emaonly`的基础模型文件[^2]。
对于希望采用更新版本如 v2.1 的用户,则应前往 Hugging Face 平台上的 stabilityai/stable-diffusion-2-1 页面下载相应权重文档,并将其放置于指定路径下以便加载使用;之后通过界面操作刷新选项列表确认新模型可用性同样重要。
#### 图像预处理阶段
当一切准备就绪后,针对待修正图片执行如下几步前期准备工作:
- **导入目标素材**:将需要编辑的照片上传至程序内;
- **创建掩码图层**:依据实际损坏情况精心描绘出覆盖缺陷部位的蒙版图形——这一步骤至关重要因为它决定了后续算法作用范围以及最终呈现质量的好坏程度[^1]。
```python
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
def create_mask(image_path, mask_area):
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
mask_img = Image.new('L', (img.width, img.height), color=0)
draw = ImageDraw.Draw(mask_img)
draw.rectangle(mask_area, fill="white") # Assuming the area to be inpainted is rectangular
return mask_img
```
此代码片段展示了如何基于给定矩形区域构建简单的二值化遮罩图像,其中白色像素代表要被替换掉的内容而黑色部分保持不变。
#### 执行修复过程
有了上述两步打底之后就可以调用特定API接口启动正式的修补环节了。具体来说就是向系统传递原片连同对应的mask作为输入参数之一并附加必要的自然语言描述来引导AI理解期望达到的效果。
```bash
# 假设命令行形式提交任务请求
python scripts/txt2img.py --prompt "A detailed portrait of an elderly man with clear facial features." \
--init-img path/to/your/image.jpg \
--mask path/to/mask.png \
--strength 0.75 \
--plms \
--outdir outputs/
```
这里给出了一条模拟CLI指令用于发起一次文本转图像合成作业的同时指定了初始源文件、自定义制作好的遮挡模板位置以及其他一些可选配置项(例如强度系数),最后指定输出保存地址等待结果返回查看。
#### 后期评估与调整
一旦获得初步成果应当仔细对比原始参照物判断是否存在偏差之处进而决定是否有必要重复以上步骤直至满意为止。值得注意的是整个流程里边涉及到诸多超参设定均会影响产出品质所以建议多做实验积累经验找到最适合当前场景的一套方案组合[^4]。
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