AI绘图实战（五）：放大并修复老照片、马赛克照片、身份证件照 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

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S：你安装stable diffusion就是为了看小姐姐么？
I ：当然不是，当然是为了公司的发展谋出路~~

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预先学习：

安装及其问题解决参考：《Windows安装Stable Diffusion WebUI及问题解决记录》；运行使用时问题《Windows使用Stable Diffusion时遇到的各种问题整理》；模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；提示词生图咒语《AI绘图提示词/咒语/词缀/关键词使用指南（Stable Diffusion Prompt 设计师操作手册）》；不同类的模型Models说明《解析不同种类的StableDiffusion模型Models》；绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节（需ControlNet扩展）》；各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》；

stable diffusion就只能小姐姐么？不，今天我们用stable diffusion修复老照片。

原图为照片扫描：

平时文生图时往往用高清修复来把图片放大，那么对于现有老照片用图生图模式么？可以，但本文用附加功能，同时也建议大家纯放大照片时尽量使用此功能，不仅节约显存，更主要他快啊！

一、附加功能

选择老照片放入附加功能图片区。

二、参数设置

参数名	作用介绍	介绍或学习参考
Upscaler1	用算法1放大图片	Lanczos/Nearest/BSRGAN/ESRGAN_4x/LDSR/R-ESRGAN 4x+/R-ESRGAN 4x+ Anime6B/ScuNET/ScuNET PSNR/SwinIR 4x
Upscaler2	用算法2放大图片	可以选一个略带模糊的算法，这样生成的图片将比较自然，而不是很AI
放大算法 2 (Upscaler 2) 可见度	算法2放大图片时相对于算法1的权重	0就是不用算法2，1就是完全
GFPGAN 可见度	人脸修复功能	神器！Python 老旧照片的面部恢复模块—GFPGAN
CodeFormer 可见度	马赛克修复功能	CodeFormer: 地表最强AI马赛克去除神器! (附实战教程)
CodeFormer 权重		为 0 时效果最大，为 1 时效果最小

1. 放大之Upscaler

不同算法出图结果不同

无参数纯放大

其实就是无效果~~哈哈

Lanczos

保持噪点

Nearest

保持噪点，噪点锐那么一点点

BSRGAN

噪点没了，人物较平，图片一定程度锐化

ESRGAN_4x

噪点明显，竖线分布，对比弱一点，画面偏红

LDSR

噪点明显，噪点较粗大，脸部明暗对比度比上一参数略高一点点。
使用LDSR时可能会提示ssl证书不对的问题，请参考本文修改代码：《Windows使用Stable Diffusion时遇到的各种问题和知识点整理（更新中…）》

R-ESRGAN 4x+

这个感觉很AI，线条清晰，锐化明显

R-ESRGAN 4x+Anime6B

木版画AI，线条更清晰，锐化过于明显

ScuNET

无噪点，有模糊效果

ScuNET PSNR

无噪点，模糊效果，对比度比上一参数略高一点点

SwinIR_4x

无噪点，人物清晰，色块边缘略锐化，有红眼

2. 面部修复之GFPGAN

与原图及环境较为融合的一种修复，不太会自作主张

无其它参数的情况下，照片大小不会改变。

值：0.2

效果不明显，眼睛略明显

值：0.5

除了眼睛清晰，脸部也较为细致了

值：1

整张脸都很清晰，和其它部分的马赛克形成鲜明对比

3. 面部修复之CodeFormer

自带去除噪点、马赛克的效果，但在加大权重时会加入“自我意识”，人脸可能与原图不符。

无其它参数的情况下，照片大小不会改变。

值：0.2

人脸的噪点似乎略少那么一点点

值：0.5

人脸的噪点几乎没了，脸部与环境过渡较柔和

值：1

人脸清晰了，但也变得与原脸不同了，加入AI自己的想象~~

三、综合出图

（ScuNET）模糊扩大->（BSRGAN）边缘锐化一点->（GFPGAN）脸部修复一点，但不过度->（CodeFormer）再修正一下

出图

对比一下原图：

只要GFPGAN和CodeFormer可见度不超过0.35左右，一般出图结果差不多，且过渡较柔和
保留噪点、模糊、锐化等都属于风格，根据实际需要设置参数即可。

最后，大家学习过这篇内容了么？AI绘图实战（四）：制作食品安全PPT所用的相关图片png、图标icon | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

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