前言：
上一章，我们介绍了随手涂鸦草图生成实景图
本章，我们介绍局部重绘的各种基础知识和技巧点
以RA/SD为代表的AIGC产品在生成AI作品的时候，有一个很大的问题就是脸，或者局部手，会有明显的问题。当然目前会有一系列的方式去修复，处理这个问题。
本文介绍的局部重绘，基本上就是通过在RA/SD的软件体系内容，提供一种局部重绘，修改，Mask等方式的情况下，让你修复AIGC作品内容局部问题，瑕疵的能力。
提供各种光影，遮罩关系，范围，描边等细微控制的能力
知识点：
- Mask
- 局部重绘
基础知识：
局部重绘（Local Retouching）是一种功能，它允许用户通过对图像的局部区域进行修改或重绘来改善或修改生成的图像。
这一功能利用了扩散模型和局部编辑技术，使用户能够以更精细的方式调整和编辑生成的图像。
以下是局部重绘的基本原理和工作流程：
基本原理
- 定位感兴趣区域：
- 用户通过指定感兴趣的局部区域（例如，图像中的某个物体、区域或特征）来确定需要修改或重绘的部分。
- 应用修改或重绘：
- 用户可以选择应用各种修改，如颜色修正、纹理重绘、内容擦除等，以改善或调整所选区域的外观。
- 扩散模型的重新生成：
- 在局部修改应用后，重新应用扩散模型，以确保修改后的图像仍然保持整体一致性和质量。
详细步骤
- 感兴趣区域的选择：
- 用户通过交互界面或工具选择图像中的特定区域，或者绘制出需要修改的部分。
- 编辑操作的应用：
- 用户可以应用各种编辑操作，例如：
- 颜色修正：调整选定区域的色调、饱和度和亮度。
- 纹理重绘：修改选定区域的纹理或细节，使其看起来更加自然或艺术化。
- 内容擦除：从选定区域中擦除不需要的内容或对象，以修复缺陷或消除干扰。
- 内容填充：在选定区域中填充新的内容，以补充缺失或改变外观。
- 用户可以应用各种编辑操作，例如：
- 重建图像：
- 在编辑操作应用后，重新生成图像。这可能涉及重新应用扩散模型或其他生成技术，以更新整个图像的外观并确保修改后的区域与周围环境一致。
关键技术
- 局部编辑算法：
- 局部编辑算法用于实现对选定区域的修改或重绘。这些算法可能基于图像修复、风格转换或图像增强等技术。
- 扩散模型：
- 扩散模型用于生成图像的基本结构和细节，同时确保生成的图像具有高质量和连续性。
- 模型重建：
- 在应用局部编辑之后，可能需要重新应用扩散模型或其他生成模型，以更新整个图像并确保整体一致性。
什么是重绘
有几个重点：
- 切换到图生图
- 切换到InPaint 【重绘】 标签下，
- 自动弹出来的笔刷状态，在原图中刷你要重新绘制的区域， 比如我这里是人脸
- 进行详细配置：
- 最后使用新的关键字，生成新的脸，和原来的图片融合。你看到脸重绘了。或者说换脸了。
界面示意图如下：
要注意几个重要配置：
- MaskBlur是指边缘部分的融合，数值越大，融合越好
- MaskMode 明确，你笔刷的部分是要被重绘，还是不要被重绘。正好是一个相反的关系
- Inpaint area ,重绘区域，这个很影响性能，到底是重绘 笔刷覆盖的区域，还是全图， 我一般都是选择笔刷范围的。没必要全图重新生成。
此时，你会发现我生成的右侧的图片，融合的还不是特别好。
这就要多实验几次了，影响的因素有很多。
新选择的大模型是否调整对了。
笔刷的边框范围是否贴合脸型。等等。需要再自己多尝试下。
总结 ：
局部重绘，如同PS中使用Mask一样，使用一种遮罩技术，使得图片在局部的一些区域进行重新计算和生成。
后续在局部调整，局部修复，等方面具有非常重要的意义。 因为目前普遍来看，RA/SD或者AIGC范畴内的工具，大多能生成内容，但是在局部的表现都会有一定的问题。
这个一方面由LoRA类似的微调技术，也有大模型侧RAG的方式， 那么在内容层面，也有本章提到的局部重绘的机制和能力提供。
RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/1020
