一、概述
本章是《Stable Diffusion 从入门到企业级实战》系列的第四部分能力进阶篇《Stable Diffusion ControlNet v1.1 图像精准控制》第01节， 利用Stable Diffusion ControlNet Inpaint模型精准控制图像生成。本部分内容，位于整个Stable Diffusion生态体系的位置如下图黄色部分所示：
Stable Diffusion Inpaint 指的是使用Stable Diffusion模型进行图像补全的技术。Stable Diffusion是一个生成对抗网络(GAN),可以根据文本提示生成图像。图像补全(image inpainting)则是一种在图像中填补遮挡或丢失区域的任务,例如去除图片中的水印、修复老照片等。
将两者结合,就可以实现基于Stable Diffusion的图像补全。主要思路是:
- 对输入图像进行处理,标记出需要补全的区域。
- 用文字描述需要补全区域的内容,作为Stable Diffusion的文本提示。
- Stable Diffusion会根据文本提示,生成补全区域的内容,以匹配整个图像的语义和风格。
- 将生成的补全内容填充到输入图像的指定区域,输出补全结果。
相比传统的补全方法,基于Stable Diffusion的图像补全可以生成更加逼真、语义一致的结果。它利用了Stable Diffusion强大的图像生成能力,根据上下文推断补全区域的合理内容。这使得该技术在许多图像编辑任务中展示出巨大潜力。
二、创作成果
利用局部重绘技术，通过遮罩部分区域，实现的图像精准控制效果如下图所示：
三、创作过程
3.1 工作步骤
环境部署、模型下载、操作实战
3.2 环境部署
3.3 模型下载
3.4 操作实战
四、小结
本文是《Stable Diffusion 从入门到企业级应用实战》系列的第四部分能力进阶篇《Stable Diffusion ControlNet v1.1 图像精准控制》的第010篇 《利用Stable Diffusion ControlNet Inpaint局部重绘模型精准控制图像生成》。下一章，我们将要分享《Stable Diffusion ControlNet v1.1 图像精准控制》的第0402篇《利用Stable Diffusion ControlNet Openpose模型精准控制图像生成 》。敬请期待。
