AI绘画 Stable Diffusion图像的脸部细节控制——采样器全解析

大家好，我是画画的小强

我们在运用AI绘画 Stable Diffusion 这一功能强大的AI绘图工具时，我们往往会发现自己对提示词的使用还不够充分。在这种情形下，我们应当如何调整自己的策略，以便更加精确、全面地塑造出理想的人物形象呢？举例来说，假设我们输入的是：

a girl in dress walks down a country road,vision,front view,audience oriented,

图片效果总是不尽人意

我们批量四个之后，除去背对的图片，我们可以看到其余三个的面部非常的奇怪

该如何快速处理呢？

原因分析

首先我们要了解脸部崩坏的原因

为什么在使用Stable Diffusion生成全身图像时，脸部细节往往不够精细？

1. 问题一：图像分辨率和细节处理 在生成全身图像的过程中，模型会将计算资源集中于整个身体的描绘，包括服装、姿势和背景等要素。脸部通常仅占整个图像的一小部分，相对地，分配给脸部细节处理的资源就显得有限。这导致在最终生成的全身图像中，脸部的细节可能不如半身图像那样清晰。

2. 问题二：训练数据的偏差效应 如果您的数据集中包含了大量高清的半身像而非全身像，Stable Diffusion模型可能会倾向于专注于处理这些半身像。由于全身像包含更多的图像元素和更高的维度，模型在绘制时需要投入更多的计算能力。因此，它在半身像的处理上可能会更有优势。

3. 问题三：生成算法的局限性 当前的生成算法在处理尺寸不同的对象时，可能存在一些限制。例如，脸部区域是一个复杂且细节丰富的部分，而当算法处理全身图像时，可能难以保持对脸部细节质量的关注。

4. 问题四：计算资源的限制 要生成一个特定尺寸的图像（如320x240像素），模型需要进行一系列运算，包括模板提取、特征表示、搜索和匹配等。这些都需要计算资源，并且在有限的资源下，对图像不同部分的优化可能会增加计算成本。因此，对于全身图像，可能对脸部细节质量有所优化，或者简化了处理流程。

解决策略

1. 利用更高分辨率图像进行训练 通过使用更高分辨率的图像来进行训练，模型可以学习更多细节，这对提升生成照片中脸部的细节是有益的。但是更高的分辨率会导致人物拉长畸形，大大降低了质量

2. 在生成全身图像时采用引导技术 在生成全身图像时，尝试应用引导技术（如注意力机制），这样可以让模型更加专注于脸部区域，从而提高对脸部细节的关注。

我们可以看到即使使用了prompt之后，Stable Diffusion似乎听不懂一样只是对面部加了一个渲染，但并没有达到预期的效果

局部重绘

我们可以直接点击这里到局部重绘，在选择重绘内容之后，如下：

提示词都不用变化，只需要把负面词加上即可

(worst quality, low quality:1.4),monochrome,zombie,bad_prompt_version2-neg,easynegative (1),(worst quality, low quality:1.4),(depth of field, blurry:1.2),(greyscale, monochrome:1.1),3D face,cropped,lowres,text,(nsfw:1.3),(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),normal quality,((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21),(tranny:1.331),mutated hands,(poorly drawn hands:1.5),blurry,(bad anatomy:1.21),(bad proportions:1.331),extra limbs,(disfigured:1.331),(missing arms:1.331),(extra legs:1.331),(fused fingers:1.61051),(too many fingers:1.61051),(unclear eyes:1.331),lowers,bad hands,missing fingers,extra digit,bad hands,missing fingers,(((extra arms and legs))),

4. 调整参数设置 通过增加迭代次数或采用不同的采样方法，可以提高生成图像的质量，其中包括脸部细节。

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采样器

在探讨Stable Diffusion的核心技术中，采样器扮演着至关重要的角色。本文将深入分析几种主要的采样器，以及它们各自的特点和应用场景，为读者提供更全面的了解。首先，我们来看Euler采样器。这是一个基础而简洁的工具，它采用欧拉方法来进行迭代操作。欧拉方法本质上是一种高效的数值积分技术，专门用于求解非线性常微分方程。当应用于图像生成时，Euler采样器通过迭代去噪，可以有效地去除图像中的噪声。尽管速度快，Euler采样器也可能导致一些图像细节受损，因为过度的去噪可能会丢失一些微妙的边缘信息。

接下来是Euler a采样器，作为Euler的改进版，它增加了额外的参数用于控制去噪过程。这些参数的引入使得用户能够在去噪过程中拥有更多的自主权，从而有望获得更高的图像质量。这种改进带来了一系列潜在的优势：如更平滑的采样体验、更精细的噪声控制以及更优的整体图像效果。转向Heun采样器，它的设计理念源自Heun方法，这是一种结合了Euler和Midpoint方法的创新技术。Heun方法同样基于数值积分原理，专注于求解常微分方程，并在Stable Diffusion中用于迭代去噪过程。相较于Euler，Heun采样器展现出更加平滑细腻的采样过程，同时提供更为卓越的图像质量。

DPM2采样器则是一种基于物理模型的工具。它采用了“去噪扩散概率模型”（DPM）技术，这一模型能够在去噪过程中优化控制噪声水平，进而生成更高质量的图像。DPM2的强大之处在于它可以精确调整噪声水平，避免了传统去噪方法中常见的“过噪”问题。

DPM2 a是DPM2采样器的又一次重大升级，它继承了Euler a的特性，并引入了更多的参数来进一步控制去噪流程。这些新参数允许用户对去噪过程进行精细的控制，有助于提升最终图像的质量。

DPM fast是DPM系列的另一快速响应选项。它通过降低去噪迭代次数并简化过程的方式，牺牲了一定的图像质量以换取生成速度的提升。尽管如此，DPM fast仍然保留了许多吸引人的特点，包括快速的生成效率和更短的处理时间。

DPM adaptive是DPM2采样器的自适应变体。它具备动态调整采样策略的能力，能够根据图像的复杂度实时调整采样参数。这样做的目的是为了平衡高生成速度和高质量输出之间的关系，确保生成的图像既快又好。

Restart采样器是一种利用重启技术的新型采样器。当图像质量开始出现下降趋势时，Restart采样器会重新开始整个去噪过程，以恢复图像的原有质量，防止其进一步恶化。

DDIM采样器基于迭代去噪技术，使用“去噪扩散迭代模型”（DDIM）。这项技术能够生成非常高质量的图像，但由于它的迭代特性，生成速度相对较慢。

PLMS采样器是DDIM采样器的改良版，它采用了“预条件的Legendre多项式去噪”（PLMS）技术。这种方法不仅能提供更好的图像质量，还能在生成速度上略胜一筹，与DDIM形成鲜明对比。

UniPC采样器基于统一概率耦合，采用“统一概率耦合”技术实现高质量图像输出。UniPC虽然在图像质量方面表现出色，但其复杂性和迭代特性导致了较慢的生成速度。

LCM采样器则基于拉普拉斯耦合模型，运用“拉普拉斯耦合模型”技术。LCM同样能够产出非常高品质的图像，但由于其结构的复杂性及迭代特性，生成速度也相应受到影响。

DPM++ 2M采样器是DPM2的进一步改进版，它引入了许多额外的去噪步骤和参数，旨在提升图像质量。特别值得一提的是，DPM++ 2M在去噪概率模型方面做出了重要的更新。

DPM++ SDE采样器是DPM2的基于随机微分方程（SDE）的改进版本。SDE技术的引入为图像生成提供了更加稳定和高质的结果。

DPM++ 2M SDE采样器是DPM++ 2M与DPM++ SDE结合的产物。它融合了两种技术的优势，为用户带来了更佳的图像质量。

DPM++ 2M SDE Heun采样器是DPM++ 2M SDE的进一步升级，它使用Heun方法进行迭代，结合了去噪扩散概率模型和Heun方法的共同优点。

DPM++ 2S a采样器是DPM++ 2M的最新版本，它增加了额外参数来精细控制去噪过程。这些新增的控制参数允许用户在去噪过程中拥有更多选择，有望获得更加精细和高质量的图像。

最后，我们来看看DPM++ 3M SDE采样器。它是DPM++ 2M SDE采样器的第三代进化版，引入了更多的去噪步骤和参数以追求更高的图像质量。DPM++ 3M SDE的目标是在保持前两代产品优点的同时，进一步提升性能和图像质量，为用户提供更加流畅和精细的图像生成过程。

总结

在当今这个视觉至上的时代，无论是艺术创作、广告宣传还是社交媒体分享，高质量的图像都是吸引观众、传递信息的关键。通过上述介绍的解决策略和技术改进方法，我们不仅能够艺术地掌控人物形象，还能更好地运用Stable Diffusion采样器，这是图像生成领域的一大进步。艺术地掌控人物形象，不仅需要我们有独到的审美眼光，还需要我们掌握相关的技术手段。从化妆造型、服饰搭配到光影效果、后期处理，每一个环节都至关重要。通过上述介绍，我们了解到如何通过细节的调整，让人物形象更加立体、生动。

而Stable Diffusion采样器的运用，则是图像生成技术的又一次飞跃。它通过算法模拟出自然、逼真的图像效果，大大提高了图像生成的质量和效率。通过上述介绍，我们了解到如何通过调整参数、优化算法，让Stable Diffusion采样器更好地为我们服务。

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