Stable Diffusion高精度换脸

一、简介

最近Roop换脸插件横空出世，大家再也不用看千篇一律的AI脸了，使用这个插件的过程中很多人发现换好的脸部存在精度不够问题，今天给大家分享使用Stable Diffusion高精度换脸的操作流程，这个可以说是AI做图的必备功能之一，应用领域非常广。

二、实操案例

1.图生图示例（局部重绘）

操作步骤一：初版换脸

Stable Diffusion 模型：BRA_V4_2.safetensors

外挂 VAE 模型：chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.vae.ckpt

Lora模型：

反向tag：

CLIP 终止层数：2

正向提示词：

反向提示词：

迭代步数 (Steps)：40

采样方法 (Sampler)：DPM++ SDE Karras

面部修复：开启

宽度：512

高度：768

总批次数：1

单批数量：1

提示词引导系数 (CFG Scale)：7

重绘幅度：0.1（根据实际情况调整）

随机数种子 (Seed)：-1

roop插件：启用    面部修复：GFPGAN     面部修复强度：0.9

初版换脸：

操作步骤二：对初版换脸精修

正向提示词： 1girl, solo, breasts, realistic, cleavage, lips, underwear, medium_breasts, upper_body, looking_at_viewer, black_hair, nose, see-through, bra, photorealistic

（1）将生成的图片发送到图生图

（2）关闭roop插件

（3）ControlNet v1.1.224：配置详见下图。

（4）选择脚本并执行生成图片

（5）精修后的图片（2K）

操作步骤三：对精修后的进行高精度处理

（1）发送到后期处理

（2）选择放大算法（4x-UltraSharp）

（3）高精度处理处理后的图片（文件过大上传失败了。。。）

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/A3VKJAQZk0TqGWwGASYWfw