使用ControlNet的reference_only时如何提高参考图的精细度

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2023-09-04 22:10:32

使用ControlNet的reference_only时如何提高参考图的精细度

在使用ControlNet的reference_only时，由于原始参考图实在太过于模糊，造成生产出来的图片品质不佳的情况下，我们需要使用一些技巧提高参考图的精细度。这个方法有个问题，就是精细化之后的人脸，并不一定吻合原始图片的人脸，所以想要百分之百完全还原一样的人脸与衣着，这个方法做不到。但是如果是为了制作人物角色的概念插画，还是可以勉强一用。

最近我正在靠着一张大图产生不同的人物图样。拥有较大面积的人物比较好处理，但是离镜头太远，又穿着容易跟背景或人物头发混淆的衣物的角色，就会特别难处理。在StableDiffusion里面，由于reference_only是将参考图转化进LatentSpace中当作参考源，因此图会被变成八倍小的高维度抽象像素，如果图本身的清晰度不够，也就是说像素与隔壁像素之间的变化不够大，就无法抽取出太有意义的高维度像素，那这样出来的成品就会非常模糊。

因此，为了提高出图品质，最好的方法就是将原始参考图精细化，从源头提升，才能改善这一症状。但因为在精细化的过程中，会改造与增加细节在原始图上，所以会慢慢偏离原始图的样式。这点要不断改变提示词来确保我们要的细节不会跑掉太多。

具体方法是先将原始图片剪下512x512的方形图，注重在脸部与上半身的位置，然后使用img2img搭配0.2到0.3的denoisingstrength，搭配上想要测试的提示词来改造参考图，并且将出图尺寸增大到1024x1024，由于图变大了，所以StableDiffusion就可以用更多的空间修改出提示词要的内容。

接下来要生产变化较大的最终参考图。首先，使用同样的提示词，在txt2img中算图，但是要打开ControlNet，使用canny或lineart来框定人物的轮廓，在比较之后，使用lineart来配合绘图。在重调尺寸的设定上，使用ResizeandFill，因此来源图虽然是1024x1024，但产出的是1152x768的宽图。

最后使用绘图软体，将该图裁剪出512x512的脸部特写（避免乱七八糟的手指入画），然后使用img2img配合0.2到0.3的denosingstrength放大成768x768，再使用inpaint涂抹脸部范围，加上maskedonly来针对面部继续精细化。于是得到了一节足以当做参考图源的最终参考图。

在这张参考图的指引下，就能在txt2img下产出解析度比较高的成品图了。

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