第十四集：Inpaint预处理及模型详解

Aigc工程师

图文教程

Inpaint模型

与Stable DIffusion系列模型原生的Inapinting操作一样，使用mask蒙版对需要重绘的部分进行遮盖，然后进行局部的图像重新生成。

和图生图里的局部重绘差不多，但是inpaint可以将重绘的地方跟原图融合的更好一点

Inpaint预处理器

inpaint一共提供了3种预处理器：

inpaint_global_harmonious

inpaint_only

inpaint_only+lama

inpaint_global_harmonious预处理器

是整张图进行重绘，重绘之后整体融合比较好，但是重绘之后的整个图片都会有轻微的改变



inpaint_only预处理器

只重绘涂绘区，其他地方不作任何改变，如果对这2个处理器不太理解的话可以去下面学习

图生图-局部重绘精讲



inpaint_only+lama预处理器

这个预处理器是新增的一个预处理器，看起来与inpaint_only类似，但有点“干净”：更简单、更一致、随机对象更少。这使得inpaint_only+lama适合图像修复延展或对象移除

比如我们可以进行图片向左右上下进行拓图，这样会更自然

inpaint_only+lama预处理器教学案例



我们需要将这张图片变成1:1像素，也就是向左右拓展，利用inpaint_only+lama在左右二边补齐空缺的图片

1.SD设置

大模型选择真实大模型



关键词只需要一些质量提示词，其他让AI发挥

迭代步数：20

采样方法：DPM++ 2M Karras

宽高：这里是关键，需要调整到1:1像素图，设置为768*768

2.ControlNet设置



上传需要处理的底图

启用、完美像素模式、允许预览打勾



控制类型：inpaint（局部重绘）

预处理器：inpaint_only+lama

模型：inpaint

这里需要注意的是控制模型选择：更偏向ControlNet

缩放模式：缩放后填充空白

设置好后我们就可以生图了



从生成的结果可以看到，inpaint_only+lama预处理器在进行图片拓展是很自然的

作业题

作业题一：找一张有人物的图片，把图片人物去除，尽量让图片看着更自然

提示：使用inpaint_global_harmonious预处理器

作业题二：拍一张桌子表面，拍桌子一半，最好桌上有物品，用SD将整个桌子补齐

提示：使用inpaint_only+lama预处理器