ADetailer模型+Stable Diffusion的inpainting功能是如何对遮罩区域进行修复生成的ADetailer
模型选则:
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face_yolov8n.pt 和 face_yolov8s.pt:
- 用途:用于人脸检测。
- 特点:YOLOv8n 是轻量级版本,适合资源有限的设备;YOLOv8s 是标准版本,检测精度更高。
-
hand_yolov8n.pt:
- 用途:用于手部检测。
- 特点:轻量级模型,适合实时应用。
-
person_yolov8n-seg.pt 和 person_yolov8s-seg.pt:
- 用途:用于人体检测和分割。
- 特点:YOLOv8n-seg 是轻量级版本,适合快速检测;YOLOv8s-seg 提供更高的检测精度和分割效果。
-
yolov8x-worldv2.pt:
- 用途:用于多种物体检测。
- 特点:YOLOv8x 是扩展版本,具有更高的检测精度和更广泛的应用范围。
-
MediaPipe 系列:
- mediapipe_face_full:用于全面的人脸检测和特征点标记。
- mediapipe_face_short:用于快速人脸检测,适合实时应用。
- mediapipe_face_mesh:用于高精度的人脸网格检测。
- mediapipe_face_mesh_eyes_only:专注于眼部区域的高精度检测。
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遮罩准备: ADetailer将目标区域转换为二值遮罩,白色表示需要修复的区域,黑色表示其他区域。
条件设置: Stable Diffusion使用文本提示和图像来指导生成,inpainting中还使用原始图像和遮罩作为条件。
潜在空间转换: 原始图像被编码到潜在空间,遮罩也被调整到相应尺寸。
噪声添加: 在潜在空间中,遮罩区域被替换为随机噪声,为后续去噪做准备。
去噪过程: Stable Diffusion模型通过去噪扩散,结合文本提示、未遮罩部分和遮罩区域逐步去除噪声。
注意力机制: 模型使用交叉注意力机制关联文本提示和图像特征,生成与提示相符的内容。
遮罩引导: 模型在每一步去噪中关注遮罩区域,未遮罩区域保持不变,遮罩区域根据上下文和提示生成。
迭代细化: 这个过程会多次迭代,每次进一步细化遮罩区域,迭代次数由用户设定。
潜在空间解码: 去噪完成后,生成的潜在表示被解码回像素空间。
后处理: 最终,生成的修复区域与原始图像无缝融合,并可能进行额外处理以平滑边缘过渡。
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