说到后期处理板块，大家第一印象就是图像放大，快速且高效。但是今天要讲的后期处理当中，肯定还有一些是你不知道的事儿。
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# 放大算法
首先是关于放大算法，如果大家用的都是秋叶大佬的整合包的话，算法总共应该就是这些。常用的就是“R-ESRGAN 4x+”做写实图片，“R-ESRGAN 4x+
Anime6B”做二次元图片。
但是经常去C站，copy一些别人的作品却老是发现他们用的放大算法是什么“4x-UltraSharp”之类的高级货。
那就是因为，这些高端的放大算法，你还没下载。
所以，我在这里整理了四款更厉害的放大算法，分别是：“4x-UltraSharp”、“8x_NMKD-
Superscale_150000_G”、“8x_NMKD-
Typescale_175k”、“16xPSNR”。并将它们放在了云盘里，大家下载之后，将这四款放大算法放入“……\sd-webui-
aki-v4.2\models\ESRGAN”这个路径之中，然后重启软件。
就可以看到这四款新的放大算法了。
我们以这张图作为例子来测试一下，这张图片现在分辨率是512*512。
我将这张图发送到后期处理，分别使用一个传统算法“Lanczos”、一个常用算法“R-ESRGAN 4x+ Anime6B”，和刚才下载的四个算法做一个对比。
图片太小，大家可能看不清细节，我直接来做一下总结。
传统放大算法Lanczos对原图没有任何优化，仅仅只是放大像素，直接pass。
曾经的王者“R-ESRGAN 4x+ Anime6B”表现蛮好的，放大之后，图片有了更多的细节和更清晰的轮廓。
但是和新晋放大器“4x-UltraSharp”比起来，还是弱了一些，“4x-UltraSharp”拥有更清晰的细节，而且没有过度锐化的部分。
随着前面数字的增加，8x、16x系列的放大器，拥有了更真实的处理细节，不仅仅只追求把人物还原得光滑好看，而是增加了很多噪点和毛孔细节，让人物看起来更加真实可信。
这四个新算法呢，正常情况下推荐“4x-UltraSharp”效果相当好，“8x_NMKD-
Superscale_150000_G”色调相当偏冷一些，“8x_NMKD-
Typescale_175k”，比4x的放大器皮肤噪点更多，如何取舍就取决于你需要多高的真实度了，至于“16xPSNR”，生图速度有点慢，效果相对于8x而言没有明显提升，不建议使用。
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# 面部修复
我们接着来看一下这个GFPGAN面部修复，我找一张模糊人像来修复一下。
其他参数不变，直接将GFPGAN参数拉到1，就可以了。
看一下面部修复效果，宛如重生。当然这个功能只能修复脸部，所以头发、衣服、背景等没有变化。
# 背景去除
这个功能需要再安装一个插件REMBG，安装地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-
webui-rembg.git 。
安装好之后重启，就有这个选项框了。
使用这张图测试一下，模型就选第一个u2net，直接点击生成。
抠图效果还是蛮不错的，边缘轮廓有些黑边，用时2.86秒。
如何去掉这个黑边呢，需要点击后面的Alpha matting，来调整一些参数。它们分别控制抠图边缘尺寸，前景阈值、背景阈值。
通过一系列测试，推荐给大家一套比较通用的参数设置——Erode size：6、Foreground threshold：143、Background
threshold：187。
通过这个参数，我们就能一键得到没有黑边的图像了。
另外，点击这个按钮，还可以直接生成蒙版。
这里还有一个专门做服装抠图的模型，可以一键识别出模特的服装。
这就非常方便我们做换装的处理了。
还有一个专门给动漫抠图的模型。
我们使用这张图测试一下。
抠图效果还是可以的，可能是背景比较复杂，用时19秒。
文章使用的大模型、Lora模型、SD插件、示例图片等，都已经上传到我整理的 Stable Diffusion 绘画资源中。有需要的小伙伴文末扫码自行获取。
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提示词
Stable Diffusion 最强提示词手册
- Stable Diffusion介绍
- OpenArt介绍
- 提示词（Prompt） 工程介绍
- …
第一章、提示词格式
- 提问引导
- 示例
- 单词的顺序
- …
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第二章、修饰词（Modifiers）
- Photography/摄影
- Art Mediums/艺术媒介
- Artists/艺术家
- Illustration/插图
- Emotions/情感
- Aesthetics/美学
- …
第三章、 Magic words（咒语）
- Highly detailed/高细节
- Professional/专业
- Vivid Colors/鲜艳的颜色
- Bokeh/背景虚化
- Sketch vs Painting/素描 vs 绘画
- …
第四章、Stable Diffusion参数
- Resolution/分辨率
- CFC/提词相关性
- Step count/步数
- Seed/种子
- Sampler/采样
- 反向提示词(Prompt)
第5章 img2img（图生图）,in/outpainting（扩展/重绘)
- 将草图转化为专业艺术作品
- 风格转换
- lmg2lmg 变体
- Img2lmg+多个AI问题
- lmg2lmg 低强度变体
- 重绘
- 扩展/裁剪
- …
第6章 重要提示
- 词语的顺序和词语本身一样重要
- 不要忘记常规工具
- 反向提示词(Prompt)
- …
第7章 OpenArt展示
-
提示词 (Prompt)
-
案例展示
-
…
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