SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要搭配使用 ControlNet 的 AI 繪圖工具。前幾天，ControlNet 1.1.222 新增了一個新的修復（inpaint）預處理器「inpaint_only+lama」，根據開發者的說法，此預處理器的基本想法受到了 Automaic1111（SD web UI 開發者）upscaler 設計的啟發，他使用其他神經網絡（如超解析度 GAN）來處理圖像，然後使用穩定擴散來進行細化和生成最終圖像。開發者將類似的想法應用於修補。當您使用新的預處理器時，您的圖像將首先使用 LAMA 模型進行處理，該模型大小約 195 MB，然後處理後的圖像將由您的 vae 進行編碼，並與穩定擴散的初始噪聲混合，以引導生成。「inpaint_only+lama」生成的結果通常與「inpaint_only」相似，但稍微較少複雜、更一致，並且隨機物體更少。這使得「inpaint_only+lama」非常適合用於圖像外擴或物體去除。這邊就來示範圖像外擴的部分，只要單純文生圖，不給任何提詞就能做到。這次的參數及示範供大家參考，相信能有更多意想不到的運用，歡迎大家到萌芽論壇分享您的成果。
▲ 文生圖，提詞全空，主要寬高要比原圖來的大，這樣就能做圖像外擴。
▲ ControlNet 的部分載入要外擴的圖像，原來是 512 x 768 px，我要擴大到 1024 x 768 px，啟用那些打勾，控制類別選「inpaint」，預處理器用「inpaint_only+lama」，模型用「control_v11p_sd15_inpaint」，記得模式選「ControlNet更重要」，縮放模式一定要記得選「調整大小並填充」才能正確外擴圖像喔！
▲ 原始圖檔只有 512 x 768 px，中央人物是在「緋染天空 Heaven Burns Red」（ヘブンバーンズレッド，Heaven Burns Red）手機遊戲中登場的「柊木梢」（柊木 梢，Hiiragi Kozue），首發於萌芽二次元。
▲ inpaint_only+lama 外擴生成結果（一）。
▲ inpaint_only+lama 外擴生成結果（二）。
▲ inpaint_only+lama 外擴生成結果（三）。
▲ inpaint_only+lama 外擴生成結果（四）。
背景外擴效果非常好，令人驚豔，不過如果原圖邊緣有人物肢體可能就不適合直接這樣外擴了！
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