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：

1. 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。

2. hand_yolov8n.pt：

   • 用途：用于手部检测。
   • 特点：轻量级模型，适合实时应用。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

原文地址：https://blog.csdn.net/u010087338/article/details/140628728

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