Stable Diffusion 老照片修复+高清化+一键抠图教程
Stable Diffusion 老照片修复+高清化+一键抠图教程
在日常生活中，我们可能会遇到一些老照片由于时间久远而出现模糊或破损的情况。通过Stable Diffusion技术，我们不仅可以实现老照片的修复和高清化，还能够通过一键抠图的方式对照片中的人物或物体进行分离，为后续编辑提供便利。
本教程将手把手教你如何使用 Stable Diffusion 完成以下任务：
- 老照片修复：修复破损或模糊的老照片。
- 照片高清化：提高照片的分辨率和清晰度。
- 一键抠图：自动分离图片中的主体和背景。
目录
- Stable Diffusion 简介
- 工具与环境准备
- 老照片修复实现
- 照片高清化实现
- 一键抠图实现
- 总结与注意事项
1. Stable Diffusion 简介
Stable Diffusion 是一种强大的扩散模型，能够生成、修复和编辑图像。它的核心原理是通过逐步去噪，生成或还原图像的关键特征。在老照片修复和高清化任务中，Stable Diffusion 可以对输入图像进行增强，从而修复破损、填补细节并提高分辨率。
此外，通过扩展模型或与其他工具结合，Stable Diffusion 也能实现图片的语义分割，从而完成一键抠图功能。
2. 工具与环境准备
必备工具
- Stable Diffusion WebUI：支持图像生成、修复和编辑。
插件支持：
- Inpaint（局部重绘）：用于修复和高清化照片。
- Remove.bg 或 SAM（Segment Anything Model）：用于一键抠图。
- Python 环境：推荐版本 3.8 或以上。
- 显卡支持：NVIDIA GPU（建议显存大于 8GB）。
安装步骤
下载并安装 Stable Diffusion WebUI：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui pip install -r requirements.txt- 下载模型权重（如
v1.5或v2.1版本的权重文件），放入models/Stable-diffusion文件夹。 安装必要插件：
- 在 WebUI 的
Extensions选项卡中搜索并安装 Inpaint 和 Remove.bg。
- 在 WebUI 的
3. 老照片修复实现
老照片修复的关键在于填补破损区域和增强细节。我们可以利用 Stable Diffusion 的 Inpaint 功能来完成这一任务。
操作步骤
- 载入老照片：
打开 WebUI，选择Inpaint选项卡，上传老照片。 - 标记修复区域：
使用画笔工具在破损区域进行标记。 调整参数：
- Denoising Strength（降噪强度）：设置为
0.5~0.7，保留更多原始细节。 - Mask Blur（遮罩模糊）：设置为
4~8，避免修复区域与背景衔接突兀。
- Denoising Strength（降噪强度）：设置为
- 执行修复：
点击生成按钮，等待模型完成修复。
代码示例
如果需要通过 Python 自动完成修复，可以参考以下代码：
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
from PIL import Image
# 加载模型
pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-inpainting").to("cuda")
# 加载老照片和遮罩
old_photo = Image.open("old_photo.jpg").convert("RGB")
mask = Image.open("mask.jpg").convert("RGB") # 修复区域遮罩
# 修复老照片
result = pipe(prompt="restore a vintage photo", image=old_photo, mask_image=mask).images[0]
# 保存结果
result.save("restored_photo.jpg")4. 照片高清化实现
高清化是指提高图像的分辨率和清晰度。Stable Diffusion 支持通过超分辨率技术对图像进行高清化。
操作步骤
- 切换至 Upscale 插件：
在 WebUI 中选择Extras->Upscaler，上传老照片。 选择超分辨率算法：
ESRGAN或SwinIR是常用的超分辨率算法。- 设置放大比例（如
2x或4x）。
- 执行高清化：
点击开始按钮，等待模型处理完成。
代码示例
from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
from realesrgan import RealESRGANer
# 加载超分辨率模型
model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32, scale=4)
upscaler = RealESRGANer(scale=4, model_path="RealESRGAN_x4plus.pth", model=model)
# 读取照片
old_photo = Image.open("old_photo.jpg").convert("RGB")
# 高清化处理
hd_photo, _ = upscaler.enhance(np.array(old_photo), outscale=4)
Image.fromarray(hd_photo).save("hd_photo.jpg")5. 一键抠图实现
一键抠图需要利用语义分割工具，如 Segment Anything Model (SAM)，将图片的主体从背景中分离。
操作步骤
- 加载图片：
在 WebUI 或工具中上传图片。 - 启用 Remove.bg 或 SAM：
选择语义分割模型，点击开始按钮。 - 保存结果：
抠图完成后保存输出图片，分离的背景将被自动置为透明。
代码示例
以下示例使用 Segment Anything 进行一键抠图：
from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry
import cv2
from PIL import Image
# 加载模型
sam_checkpoint = "sam_vit_h_4b8939.pth"
model_type = "vit_h"
sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)
predictor = SamPredictor(sam)
# 加载图像
image = cv2.imread("photo.jpg")
predictor.set_image(image)
# 自动抠图
masks, _, _ = predictor.predict(box=None, point_coords=None, point_labels=None, multimask_output=False)
# 保存抠图结果
mask = masks[0]
mask_image = Image.fromarray((mask * 255).astype("uint8"))
mask_image.save("segmented_image.png")6. 总结与注意事项
通过本教程，您已经学会如何使用 Stable Diffusion 实现以下功能：
- 老照片修复：填补破损区域，恢复照片原貌。
- 照片高清化：提高分辨率，增强细节。
- 一键抠图：分离主体和背景，支持后续编辑。
注意事项
- 模型运行需要高性能显卡，运行前请确保系统环境配置正确。
- 对于较难修复的照片，可以尝试调整遮罩区域和参数，提高生成效果。
- 抠图任务对模型精度要求较高，建议结合多个工具进行对比和优化。
通过以上步骤，您可以轻松实现照片修复和编辑，享受 AI 带来的便捷与创意！
评论已关闭