第二種裁剪模式（即裁剪后縮放）是根據(jù)新設定圖像的長寬比，對原參考圖的內(nèi)容進行裁切。重繪后尺寸由矩形變?yōu)檎叫?，上下部分?nèi)容被裁切，這里的重繪幅度參數(shù)不會對圖像的長寬比例產(chǎn)生影響。

第三個填充模式（縮放后填充空白）的效果根據(jù)新設定的長寬比例，將原圖缺失的部分進行繪制填充。比如當圖像從原圖的512*768重繪為768*768時，下圖的效果就是向左右填充了新的背景內(nèi)容，且隨著重繪幅度數(shù)值越大，填充部分和原圖的融合效果越好。

最后一種縮放模式叫調(diào)整大小（潛空間放大），有的地方也叫直接縮放，該功能主要用于對圖像進行等比放大，實現(xiàn)“小圖轉大圖”的效果。當然如果重繪尺寸比例和原圖比例不一致，則默認會采用拉伸的方式進行處理，但由于是反饋到潛空間中進行運算，因此圖像出現(xiàn)了模糊變形的效果。

相較于單純增加分辨率的放大做法，圖生圖中使用調(diào)整大小模式有重繪幅度參數(shù)可供調(diào)節(jié)，少量的重繪幅度可以為原圖增加更多細節(jié)。

當然添加重繪幅度的弊端是不可避免的會導致圖像發(fā)生改變，想要實現(xiàn)更好的效果還有更多定制插件可以實現(xiàn)低顯存繪制高清大圖，此處先按下不表。

對于調(diào)整大小功能的潛空間放大算法，我們可以在設置-放大-圖生圖放大算法中進行切換，選擇之后記得保存設置并重啟webUI界面。

綜合使用場景來看，除非是需要對圖像進行畫布拓展，否則多數(shù)情況下還是建議先將參考圖裁剪到目標比例再導入圖生圖中使用，這樣的出圖效果會更加可控。

下面我們再來看看圖生圖模塊下的其他二級工具及參數(shù)，由于漢化差異，二級工具的名稱可能不同，比如涂鴉重繪有的翻譯插件下也被稱作有色蒙版重繪。

2.4 涂鴉工具

再來看看第二個涂鴉工具，涂鴉工具的參數(shù)項和圖生圖完全相同，唯一區(qū)別是上傳圖像后右上角多了畫筆工具，支持我們對圖像進行涂抹。涂鴉工具相當于增加了我們傳統(tǒng)的手繪過程，在圖片上涂抹色塊后再進行全圖范圍的圖生圖，同時配合提示詞可以實現(xiàn)更加多樣的重繪效果。

其中畫筆支持調(diào)整調(diào)整筆觸大小和切換顏色，自帶的吸色工具也可以進行全屏幕范圍內(nèi)的取色。

在這幾個操作工具中，返回上一步的按鈕目前還存在bug，有時候并不會逐步撤回而是將整個涂鴉筆觸全部清空。并且由于不知名原因，上傳的圖片有時候會出現(xiàn)報錯或失效等情況，需要刪除當前圖片后重新上傳才能。

涂鴉工具的操作很簡單，使用畫筆在圖像上涂抹顏色后點擊生成，Stable Diffusion會將手繪后的圖像進行整體重繪，同時控制重繪幅度和增加描述關鍵詞可以實現(xiàn)非常神奇的融圖效果。在下圖中可以看到女孩的衣服會根據(jù)涂鴉部分重繪成紫色的運動服，當重繪幅度設置為0.5左右時達到比較自然的融合效果。

需要注意的是通過涂鴉工具來重繪圖像時，由于重繪幅度的影響，畫面中未被涂鴉的部分也會發(fā)生變化，因此涂鴉工具是針對畫面整體進行重繪。

由于鼠標涂鴉的繪制效果不夠準確，而且涂抹的顏色不支持透明度等細節(jié)調(diào)整，因此涂鴉工具平時使用并不多，一般都是導入PS中進行細致的繪制操作，這里就不做過多贅述了。

2.5 局部重繪工具

再來看看局部重繪工具，在前幾天，Midjourney終于上架了大家期待已久的局部重繪功能，應該算得上是Midjourney目前在控圖方向上最大的一次邁步，而Stable Diffusion在這塊算得上是深耕已久。簡單來說，局部重繪就是在圖像中設定一塊區(qū)域，在圖生圖過程中只針對該區(qū)域部分進行重繪，而其他部分保持不變，從而實現(xiàn)精準控制改變圖像特定部分的效果。該功能通常用于對畫面大部分內(nèi)容都基本滿意，但需要調(diào)整部分細節(jié)元素的場景。

在下圖中可以看到，局部重繪同樣是使用畫筆進行涂抹，但這里涂抹的顏色只有黑色，因為被涂抹區(qū)域表示的是蒙版，而不是實際的顏色色塊。

下面我們來看看局部重繪的各項參數(shù)。

蒙版邊緣模糊度：該參數(shù)用于設置重繪區(qū)域和原圖的融合程度，效果可以簡單理解為PS中的選區(qū)羽化。邊緣模糊度太小會導致邊緣銜接過于生硬，而數(shù)值太高會削弱蒙版的區(qū)域限制效果，導致蒙版不精確或直接失效。默認情況下數(shù)值是4，我們可以根據(jù)圖像的融合效果來進行適度調(diào)節(jié)。

為方便對比蒙版效果，在下圖的案例中我選擇重繪黑色蒙版之外的區(qū)域，可以發(fā)現(xiàn)當邊緣模糊度為0時，蒙版邊緣非常生硬，而隨著數(shù)值變大，重繪區(qū)域和原圖的融合過渡也變得更加自然。

蒙版模式：【重繪蒙版區(qū)域】表示重繪涂抹過的蒙版區(qū)域，【重繪非蒙版區(qū)域】表示涂抹區(qū)域不變，而是重繪畫面中的其他區(qū)域。該參數(shù)類似PS中的選區(qū)反轉，在實際使用時根據(jù)重繪區(qū)域大小自由選擇是涂抹需要重繪的部分還是剩余的背景部分。

蒙版區(qū)域內(nèi)容處理：該選項用于設置重繪時的圖像處理方式，這里提供了4個選項：填充、原圖、潛空間噪聲、空白潛空間，具體的效果可以看下圖，相較之下潛空間噪聲會比其他幾項產(chǎn)生出更多變化，而原圖的效果比較穩(wěn)定。

該參數(shù)對繪圖結果的影響不太穩(wěn)定，一般情況下保持默認的【原圖】即可。

重繪區(qū)域：指的是重繪過程中用于參考的圖像范圍。在下圖中可以清楚的看到，當重繪區(qū)域設置為【僅蒙版區(qū)域】時，繪制的部分只有涂抹的蒙版部分區(qū)域的元素，相當于把涂抹區(qū)域切割下來單獨進行重繪，該選項下會打斷選區(qū)和參考圖其他部分的聯(lián)系，最終畫面的融合效果可能會下降。

僅蒙版區(qū)域下邊緣預留像素：該參數(shù)只在重繪區(qū)域選擇了【僅蒙版區(qū)域】時生效，用于控制切割下來重繪部分向外擴展的范圍大小。觀察下面重繪過程的進度圖可以發(fā)現(xiàn)，邊緣預留像素的數(shù)值越大，則繪制過程中會向四周裁剪更多的內(nèi)容進行整體重繪。

在默認情況下局部重繪會參考全圖進行繪制，并且被涂抹的范圍并不代表都會發(fā)生變化，所以通常我們會在目標區(qū)域基礎上對外再涂抹一部分區(qū)域，以保證重繪后更好的融合效果，而提高邊緣預留像素也是同樣的原理。

總結來看，由于手涂蒙版的方式比較方便也很自由，因此局部重繪被廣泛用于圖像的局部調(diào)整，比如常見的臉部修復、手部修復等。

2.6 涂鴉重繪工具

涂鴉重繪工具可以理解為涂鴉+蒙版的結合，相當于在涂抹顏色的同時加上了局部重繪的蒙版，只不過這個過程中顏色涂抹和蒙版繪制是同時進行的。因此和局部重繪相比，涂鴉重繪多了一個參數(shù)項：蒙版透明度。

蒙版透明度設置的是涂抹色塊在畫面中的呈現(xiàn)效果：當透明度設置為0時涂抹顏色完全覆蓋下方圖片，此時等同于涂鴉工具的效果，50%時相當于半透明色塊，而達到100%時蒙版完全透明，相當于色塊消失。需要注意的是，當透明度過高時涂抹色塊可能無法被Stable Diffusion準確識別，繪制結果中會直接呈現(xiàn)出半透明色塊效果（如下圖中的50%透明度時）。

下面舉個實際案例，我們希望實現(xiàn)長裙變短裙的效果。如果只是單純的局部重繪，重繪的部分始終會受到原圖其他部分的影響出現(xiàn)裙擺，但這里的重繪幅度又不能調(diào)整過高，否則和原圖會產(chǎn)生明顯的割裂感。

但使用了涂鴉重繪相當于給Stable Diffusion提供了大概的范圍參考，并且由于可以自由設置繪制色塊的不透明度，不用擔心完全覆蓋原圖內(nèi)容，在整個重繪操控上更加準確和穩(wěn)定。

對比來看，涂鴉重繪比單純的涂鴉工具多了蒙版的局部控圖效果，又比局部重繪工具多了顏色的指導作用，可以說是兩款工具的結合體。

2.7 上傳重繪蒙版工具

雖然涂鴉重繪效果很好，但畢竟手動涂抹的方式不夠準確，因此WebUI也提供了自行上傳蒙版的方法來精準控制重繪區(qū)域。上傳重繪蒙版和局部重繪的頁面基本相同，區(qū)別在于支持額外上傳一張已繪制好的蒙版圖。

這里蒙版圖片的顏色含義和PS中的蒙版相同，白色表示有內(nèi)容，黑色表示為空，因此白色區(qū)域內(nèi)的圖像會被進行重繪。相信很多朋友都出現(xiàn)過黑白蒙版傻傻分不清楚的情況，這里給大家分享個小妙招。我們只要將蒙版圖想象成黑板即可，黑色表示默認的空白，白色即粉筆填充后的內(nèi)容。

需要注意的是，在Stable Diffusion中表示半透明蒙版的灰色并不適用，因此像黑白漸變的蒙版圖不起效果，我們平時用黑白純色即可。

上傳蒙版的優(yōu)勢在于我們可以精準控制蒙版范圍，通常在PS中進行摳圖并填充成黑白蒙版圖，再上傳到Stable Diffusion中進行使用。

2.8 批量處理工具

最后還有個批量處理工具，顧名思義可以批量對圖像進行重繪操作。只需設置到相關參數(shù)和提示詞，設置到參考圖文件夾和輸出文件夾就能實現(xiàn)批量重繪。我們平時在抖音上看到那種用拍攝視頻轉換AI繪圖視頻也是同樣的原理，通過將視頻拆解成逐幀圖片再進行重繪，但目前開源社區(qū)中有用于制作動態(tài)視頻更好用的插件，這里就不再贅述了。

關于圖生圖的更多知識

由于各款工具的名稱都比較相似，加上不同功能項的調(diào)節(jié)參數(shù)和使用方法都不同，新手在學習圖生圖模塊時很容易把各類功能弄混淆。因此，在學習這類AI繪畫工具時，我更建議大家按照下面重繪應用方向的思路來理解，而不是單純的從工具角度學習。

3.1 重繪的3個應用方向

我們前面提到圖生圖的本質(zhì)是進行圖像的二次重繪，根據(jù)繪制區(qū)域的差異，可以將重繪功能劃分為整體重繪、局部重繪和圖像擴展三個方向：

• 整體重繪 Img2img：按照原圖的比例進行整體重繪，即傳統(tǒng)意義上的基于參考圖進行圖生圖，需要注意的是圖像比例不變，但尺寸可以等比例調(diào)整。

• 局部重繪 Inpaint：通過手動涂鴉或上傳蒙版等方法控制只針對指定區(qū)域進行重新繪制。

• 圖像拓展 Outpaint：在原畫布尺寸基礎上向其他方向拓展，添加更多原畫布外的內(nèi)容。

回過頭來看，文生圖、圖生圖、涂鴉都相當于整體重繪功能，而局部重繪、涂鴉重繪和上傳重繪蒙版則是局部重繪功能，至于圖像擴展則是在圖像比例發(fā)生變化且縮放模式選擇填充時啟用。

我們橫向?qū)Ρ绕渌ぞ邅砜?，整體重繪、局部重繪和圖像擴展可以說是所有圖像處理工具的基礎功能，畢竟可控性在商業(yè)領域的價值很多時候比創(chuàng)意性更加重要，而可以將兩者結合起來靈活使用的AI繪畫工具才稱得上是行業(yè)翹楚。這也是為什么PS的創(chuàng)意生成和畫布拓展繪制功能剛一推出就引起廣泛熱議，而像Midjourney近期更新的Zoom Out圖像擴展和Vary（Region）局部重繪等功能同樣也是在向控圖穩(wěn)定性方向發(fā)展。

3.2 圖生圖中的提示詞

前面提到圖生圖本質(zhì)是增加了參考圖的約束，雖然提示詞的信息權重被參考圖削弱了一部分，但并不意味著提示詞就沒用了。相反，很多時候還是需要通過提示詞來告訴Stable Diffusion我們希望繪制的內(nèi)容。這時候有朋友會問，那我們是只填寫需要重繪部分的內(nèi)容還是將畫面全部內(nèi)容進行完整描述呢？其實，圖生圖的提示詞填寫要根據(jù)實際的出圖效果來調(diào)整。

當我們只希望更改畫面中的部分元素而其他部分不變時，就需要在提示詞中將不更改的部分進行保留，并對修改部分進行調(diào)整或補充描述，為了保證出圖效果還可以靈活增加對應關鍵詞的權重。

而當局部重繪時，如果繪制部分和原有圖像的融合效果不佳，我們可以增加蒙版部分之外的內(nèi)容描述來加強和畫面其他部分的聯(lián)系，比如下面的圖中通過交互動作來增加重繪后手部和環(huán)境的融合效果。

以上案例只針對提示詞進行了調(diào)整，實際使用時像seed值、重繪幅度、繪圖模型等因素也要進行靈活考慮。

3.3 圖生圖和高清修復

如果有仔細觀察的小伙伴應該已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，圖生圖中并沒有提供文生圖中的高清修復選項，這是因為高清修復的本質(zhì)就是進行了一次額外圖生圖操作，同樣是先生成小圖再進行放大，所以在圖生圖中想實現(xiàn)高清修復，只需將圖像尺寸調(diào)大進行重繪即可，此外高清修復這一特性在圖生圖中有更多使用場景。

不知道大家平時是否發(fā)現(xiàn)過這樣的現(xiàn)象，當人物在畫面中占比越小，出圖結果中出現(xiàn)臉部崩壞的情況就越常見，而當對人物臉部特寫時很少出現(xiàn)崩壞情況。這是因為Stable Diffusion模型在逆向擴散的過程中對大區(qū)域的圖像去噪處理會更加清晰，因此更擅長繪制畫面中占比大的事物，通過利用這一點我們可以將圖像中不清晰的小圖截取出來進行放大重繪，然后再放回原圖位置，即可有效修復局部變形的情況。

在今天文章里，我為大家介紹了Stable Diffusion中圖像重繪的作用、各類工具和參數(shù)的功能解析以及關于圖像重繪的學習思路。相比于文生圖的一步成型，圖生圖更多是碎片化的使用思路，需要通過不斷的修飾和調(diào)整局部細節(jié)來得到我們想要的圖片。

回顧近幾篇的文章內(nèi)容，從文生圖到圖生圖，從局部重繪再到上傳重繪蒙版，不難發(fā)現(xiàn)我們對Stable Diffusion的學習是從發(fā)散向可控的方向逐漸遞進，而聊到可控性就不得不提Stable Diffusion中大名鼎鼎的ControlNet，在下篇文章中我會為你詳細介紹這款真正讓Stable Diffusion立足AI繪畫之巔的神級插件。今天文章就到這里結束啦，我們下期再見??

如果想學習更多Stable Diffusion相關知識或者有相關問題，歡迎加入我的粉絲交流群共同探討????

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-773937.html

到了這里，關于Stable Diffusion學習指南【圖生圖篇】的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！