Face Editor人脸修复 脸崩修复 stable diffusion/web ui
Face Editor 是一个功能强大的人脸修复/脸崩修复脚本，能够较好的修复stable diffusion/web ui 生成全身图时造成的脸部损坏。
翻译整理：大华说AI
完整下载连接：https://pan.quark.cn/s/a45e194f08ab
视频教程：稍后提供
稳定扩散的面部编辑器。它可用于修复由 Stable Diffusion 生成的图像中的破损面孔。
用法
该脚本用于web ui 的img2img选项卡。
1.在img2img选项卡中打开要编辑的图片
建议您使用与原始图像相同的设置（提示、采样步骤和方法、种子等）。因此，最好从PNG 信息选项卡开始。
单击PNG 信息选项卡。
上传要编辑的图像。
单击发送到 img2img按钮。
2.打开Face Editor并生成
1.在 img2img 选项卡中，选择Face Editor脚本。
2.置参数。
3.单击生成按钮。
如果您对结果不满意，请调整参数并重新运行。
怎么运行的
该脚本执行以下步骤：
步骤1 检测图像上的人脸
第2步
裁剪检测到的人脸图像并将其调整为 512x512。
步骤 3
使用图像运行img2img以创建新的面部图像。
步骤4
调整新人脸图像的大小并将其粘贴到原始图像位置。
步骤 5
要删除粘贴图像时生成的边框，请遮盖除面部以外的所有内容并运行inpaint。
最终成像
参数
Maximum number of faces to detect (1-20)
要检测的最大人脸数 (1-20)
当您想减少要检测的面部数量时使用此参数。如果找到的人脸多于此处设置的数量，则较小的人脸将被忽略。
这是step-1的参数。
Face detection confidence (0.7-1.0)
人脸检测置信度（0.7-1.0）
人脸检测的置信度阈值。如果要检测更多面孔，请设置较低的值。
这是step-1的参数。
Face margin (1.0-2.0)
面距（1.0-2.0）
通过放大指定面部裁剪的边距大小。
如果其他参数完全相同，但这个值不同，则创建的新面孔的气氛会不同。
这是step-2的参数。
Prompt for face
提示换脸
提示生成新面孔。如果未指定此参数，则使用在屏幕顶部输入的提示。
这是step-3的参数。
Denoising strength for face images (0.1-0.8)
人脸图像去噪强度（0.1-0.8）
生成新面孔的去噪强度。值太小无法矫正面部塌陷，太大则难以与整幅图像融为一体。
strength: 0.4
strength: 0.6
strength: 0.8
这是step-3的参数。
Mask size (0-64)
罩尺寸（0-64）
修复以将新面孔与整个图像融合时遮罩区域的大小。
尺寸：0
尺寸：10
尺寸：20
这是step-5的参数。
Mask blur (0-64)
蒙版模糊 (0-64)
修复以将新面孔与整个图像融合时模糊区域的大小。
这是step-5的参数。
Denoising strength for the entire image (0.0-1.0)
整个图像的去噪强度（0.0-1.0）
修复时的去噪强度，将新面孔与整个图像融合。如果边界线太突出，请增加此值。
这是step-5的参数。
Save Original Image (txt2img only)
保存原始图像（仅限 txt2img）
指定是否保存修改前的图像。
Show intermediate steps (img2img only)
显示中间步骤（仅限 img2img）
指定是否显示检测到的面部和面具的图像。
