stable diffusion老照片修复
时间: 2025-02-15 10:11:22 AIGC 浏览: 70
### 使用 Stable Diffusion 进行老照片修复
#### 准备工作
为了使用 Stable Diffusion 模型进行老照片修复,需先安装并配置好相应的环境。这通常涉及下载预训练模型以及设置运行所需的依赖项。
#### 导入图片与选择模型
当准备就绪后,在附加功能界面中将待修复的老照片导入程序[^2]。对于希望获得更接近真人的效果而言,挑选合适的模型至关重要;例如,“chilloutmix_NiProunedFp32Fix” 是一种可选的真实感增强模型。“realisticVisionV20”同样作为另一种推荐用于追求逼真度的选择[^3]。
#### 参数调整
针对特定需求定制参数能够显著提升最终成果的质量。比如,CodeFormer作为一个专注于图像修复的工具,可以通过调节其内部参数更好地处理人脸细节、纹理及色彩等方面的问题,从而实现更为细腻且真实的修复效果[^1]。
#### 执行修复过程
完成上述准备工作之后,启动修复流程即可等待软件自动处理直至输出优化后的版本。期间可根据实际情况适时监控进度并对必要之处作出微调。
```python
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
pipeline = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained('runwayml/stable-diffusion-v1-5')
pipeline.to("cuda") # 如果GPU可用则加速计算
image_path = "path_to_your_old_photo.jpg"
mask_image_path = "path_to_mask.png"
output = pipeline(prompt="修复这张旧照片", image=image_path, mask_image=mask_image_path).images[0]
output.save("restored_image.png")
```
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