ControlNet最新版1.222引入的Inpaint模型——Inpaint_only+lama

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2023-11-18 16:08:14

ControlNet最新版1.222引入的Inpaint模型——Inpaint_only+lama

ControlNet最新版1.222引入了新的Inpaint模型——Inpaint_only+lama，是一个比Inpaint_only更能推论新图象的模型。在启动时，ControlNet会将原图送进LAMA这个模型中先制造出一个新图，再送进StableDiffusion的模型中绘图。经过这种预先产图的手段，向外扩展（Outpaint）的输出品质就大大的进步了，与我上次介绍的基本Outpaint手法，稳定性进步不少，除了这个方法产出的大图都是上下左右四个方向平均扩展，没办法指定是否置中之外，整体的效果非常好，而且还不需要提示词就能产出不错的结果，非常适合快速使用。

步骤

第一步，我们选择要Outpaint的图片，打开txt2img的页面，然后打开ControlNet的设定，将图片放进里面。原始图原始图的尺寸为512x768，我们要将它扩展成1024x768，所以将设定设置成：提示词：无。你不需要提示词也能做到向外扩展！宽与高：1024x768像素。CFGScale：4，给AI较高的自由度生成新背景。txt2img在ControlNet里面，依照这样的设置：Preprocessor：inpaint_only+lama。ControlMode：ControlNetismoreimportant。因为我们提示词根本是空的。如果提示词里面有东西的话，要调整成Balanced。ResizeMode：ResizeandFill，让ControlNet自动扩展Inpaint的范围并填充新外扩的地方。ControlNet这样就能产生品质非常不错的外扩图了！

从成品旁的ControlNet预览图可以看见，在LAMA模型处理之后，新扩展的部分已经有了合理的大致结构了：被白色遮罩挡住的就是经由LAMA模型扩展的区域这也就是为什么Inpaint_only+lama可以生成结构一致的成品图。但是经我实际测试后，发现它在肢体被切分的情况下，外扩产生的肢体与手指还是非常糟糕，所以在外扩时，如果边缘是肢体与手脚趾，依然很难算出成效良好的图。但是在生成存粹背景这方面，成果相当良好。

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