本帖最后由 sdlou 于 2023-4-14 12:39 编辑
如标题所述，该插件可以解决全身图或者大图脸部崩坏的问题，具体原理类似于局部重绘，识别出脸部后创建出蒙版，将脸部放大进行局部重绘后与原先的图片融合。
使用前
使用后
这里是前后使用插件的对比，该插件强大的地方在于，脸部修复的时候可以使用其他模型进行修复，从而达到修复出不同风格的脸部的目的。并且支持多人图修复。
该插件使用简单，基本不用对参数进行任何改动。
使用方法：
安装：关闭stable diffusion，将下载好的插件放到stable diffusion/extensions目录、
使用：
- 单击“PNG 信息”选项卡。
- 上传要编辑的图像。
- 单击发送到 img2img 按钮。
- 再次在img2img选项卡中上传图像。
- img2img 选项卡中，选择face editor脚本。
- 点击生成
参数详解：
Maximum number of faces to detect：
要检测的最大人脸数 （1-20）如果要减少要检测的人脸数，请使用此参数。如果找到的人脸数多于此处设置的数量，则将忽略较小的人脸
Face detection confidence： 人脸检测置信度 （0.7-1.0）
人脸检测的置信度阈值。如果要检测更多人脸，请设置较低的值。
Face margin 面边距 （1.0-2.0）通过放大指定面部裁剪的边距大小。 如果其他参数完全相同，但此值不同，则创建的新面孔的氛围将不同。
Denoising strength for face images 人脸图像的降噪强度 （0.1-0.8）
降噪强度越大，脸就越焕然一新。如果值太小，则无法修复脸部，但如果太大，则很难与整个图像融合。
Mask size 蒙版尺寸 （0-64）修复时遮罩区域的大小，以将新面孔与整个图像混合。
Mask blur 蒙版模糊 （0-64）修复时模糊区域的大小，以将新面孔与整个图像混合。
Denoising strength for the entire image 整个图像的去噪强度 （0.0-1.0）
修复时的去噪强度，使新面孔与整个图像融为一体。 原作者：ototadana
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楼主
发表于 2023-4-14 17:18:00
，支持！