把老照片上色

以下是关于线稿上色（Midjourney + Stable Diffusion）的详细步骤： 1. 线稿产出：使用 Midjourney 生成线稿，关键词如“Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a fortune hat, wearing a collar around the neck, Carrying a huge bag containing scrolls and ingots, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, popular toys, blind box toys, Disney style, white background niji 5 style expressive”。 2. PS 手动重绘错误的地方：对于生成的线稿，在 PS 中手动修正一些错误，比如添加阴影等。 3. SD 上色： 关键词：正关键词包括增加照片质感常用的、mj 生成线稿的关键词调整（去掉 mj 里线稿的关键词，针对效果不好的部分添加特定关键词，如嘴巴效果不好添加张开嘴巴等，颜色可单独调整控制）、风格参数，如“, CG, unity, official art, amazing, finely detail, an extremely delicate and beautiful, extremely detailed, 3d, rendering, c4d, blender, octane render, Chinese festive color scheme, open mouth, 1 tooth, The cat has a pair of white gloves, a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a hat, wearing a collar around the neck, carrying a huge red bag, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, poular toys, blind box toys, Disney style”；负关键词根据效果添加，如“back and white, green, blue, purple”。 模型选择：真实系大模型选择 revAnimated v1.2.2 版本。 尺寸设置：尺寸最好和草稿图保持一致，如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 ControlNet 设置：上传自己的草图到 ControlNet，点击启用，记得点击?的图标让预处理器生效。 ControlNet 的预处理器有 37 种，可分类理解为线条约束类、canny 边缘检测、scribble 涂鸦、softedge 软边缘检测、lineart 线稿提取等。其中 lineart 线稿提取可能是目前最强的线稿上色功能。例如，从花瓣上找一张线稿图，先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，然后拖到左边重新载入，切换到 lineart 预处理器和模型进行生成，文生图关键词填写如“, solo, Blue hair, white clothes, white background”。

以下为您推荐一款可用于给老照片上色且效果较好的免费 AI 软件——Stable Diffusion。 在使用 Stable Diffusion 给老照片上色时，新上线的 controlnet 模型中的 Recolor 模型作用显著，可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容。 ControlNet 选择 Recolor 时，预处理器选择“recolor_luminance”效果更佳。之后将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。若要将五官重绘及让照片中的头发、衣服等元素变清晰，可将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 对于内容较多、无法一一指定颜色的照片，可能需要逐个上色后用 ps 进行融合。

AI 能够给老照片上色。在最近新上线的 controlnet 模型中，新增的 Recolor 模型可对黑白图片重新上色，适用于修复年代久远的老照片。比如，在给人物照片上色时，可选择 realisian 的写实大模型，通过提示词描述颜色和对应的内容。但上色过程可能存在一些问题，如颜色不精准出现在想要的位置、提示词之间相互污染、照片斑驳痕迹导致背景不统一等。为解决这些问题，可启用 cutoff 插件进行控制。另外，对于像素较低的照片，还可进一步处理使其变得更高清。具体操作可参考相关文章和教程。

以下是为您推荐的老照片上色工具： 1. 字节发布的新模型 SeedEdit：能够给黑白老照片上色，还能进行元素替换、风格切换、移除无关元素等操作。 2. Stable Diffusion：将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰，再发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复。但对于内容较多的照片，可能需要逐个上色并用 PS 进行融合。

以下是使用 SD 给线稿上色的方法： 1. 准备关键词：正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整（去掉 mj 里线稿的关键词，一开始嘴巴效果不好，添加了张开嘴巴等关键词，颜色都是可以单独调整控制）+风格参数。负关键词看自己的效果添加，添加一切您不想要的东西。例如正关键词：,CG,unity,official art,amazing,finely detail,an extremely delicate and beautiful,extremely detailed,3d,rendering,c4d,blender,octane render,Chinese festive color scheme,open mouth,1 tooth,The cat has a pair of white gloves,a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a hat,wearing a collar around the neck,carrying a huge red bag,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,poular toys,blind box toys,Disney style。负关键词：back and white,green,blue,purple。 2. 选择真实系大模型，如 revAnimated v1.2.2 版本。 3. 注意尺寸：尺寸最好和您的草稿图保持一致，如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 4. 最重要的 ControlNet 设置： 上传自己的草图到 ControlNet，点击启用。记得点?的图标让预处理器生效。 点击“反转输出颜色”。 在模型里面选择“canny”的模型。 接着去设置前面的内容： 选择合适的大模型，如想要生成二次元的图，就要选择相应的模型。 输入关键词，先写照片质量的关键词（比如：最高质量，大师杰作等），接着指定上什么颜色。 5. ControlNet 的预处理器分类理解： 线条约束类：通过轮廓线来规定绘图的范围。 canny 边缘检测：适用于线条比较精细的图片。 scribble 涂鸦：适合粗犷的画风。 softedge 软边缘检测：对边缘的细节保留得更多，特别是有头发这类细节的时候。 lineart 线稿提取：可能是 ControlNet 目前最强的线稿上色功能。 mlsd 直线线条检测：一般用在建筑或者室内设计上。 您可以根据具体需求和线稿特点选择合适的方法和参数进行上色。

以下是关于 AI 绘画给线稿上色的方法： 1. 使用 Stable Diffusion 上色： 点开“ControlNet”的状态栏。 在空白处上传自己的线稿图。 点击“启用”。 点击“反转输出颜色”。 在模型里选择“canny”的模型。 选择合适的大模型，如生成二次元的图就选择相应模型。 输入关键词，先写照片质量的关键词（如最高质量、大师杰作等），接着指定颜色（如 1 可爱女孩，五官精致，精致眼睛和嘴巴，银色长发，白皙的皮肤，水汪汪的大眼睛），还可加上简单背景。想要色彩更细节，可输入更多关键词控制照片，负面关键词复制前面的即可。 2. Midjourney + Stable Diffusion 组合上色： 用 Midjourney 生成线稿，PS 稍微修正错误的地方。 用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色。 Midjourney 生成线稿的关键词如：Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive 3. 进阶玩法： 用 MJ 的 Retexture 功能，写提示词或垫图功能给着色画上色。 用即梦参考功能，写提示词或垫图功能给着色画上色。 此外，着色画是未上色原稿，提供基础框架让创作者添加颜色，其艺术效果体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理、创意发挥等方面。在 AI 绘画中，关键词结构思路包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调等。

老照片修复是一个具有一定复杂性但通过 AI 技术可以实现较好效果的领域。以下是一些相关信息： 在解决老照片修复问题上，以往 AI 往往需要搭建极为复杂的工作流，而现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 对于老照片上色，可启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 对于复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可在 PS 里进行角度调整和照片裁切，然后上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 模型，给出简单关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前的工作流较复杂，现在只要十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。一般先确认放大倍数，再根据图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用特定训练方式处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调丰富性、深度，在 0.1 强度设置下有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。若图片质量细节不够，可选择 fp16 版本的 T5 Clip。

以下是使用 AI 将老照片变高清的步骤： 1. 给老照片上色：为做到颜色与内容统一，可启用 cutoff 插件，按顺序设置好颜色提示词。不了解该插件的可参考文章。 2. 使照片人脸变清晰：将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法，可参考文章。但此步骤无法使头发、衣服等元素变清晰。 3. 放大照片：将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的，可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 4. 显存不够时：启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能帮助放大图片。 5. 处理复杂照片：对于人物多、场景复杂、像素低的照片，可先在 ps 里调整角度和裁切，然后上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 模型，给出简单关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。最后进行脸部修复和放大。

以下是让老照片变清晰的方法： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 5. 对于复杂的照片，可先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后使用上述步骤进行上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装的颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，给出简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 另外，进行超清无损放大修复需要准备以下文件和操作： 1. 使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 2. 将 StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 3. 将 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。

老照片修复是一项具有一定复杂性的工作，但随着 AI 技术的发展，实现方式也在不断改进和优化。 以往，AI 在解决老照片修复问题时，往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在，例如 GPT 4O 只需要一句话，就可以实现部分修复需求。 在具体的修复方法中，如使用 SD 进行老照片上色，可以启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后进行上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装的颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定，还可加入第二个 controlnet 来控制颜色。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前复杂的工作流现在只要十几个基础的节点就能实现同样的效果甚至更好。其中涉及参数的调节，一般先确认放大的倍数，然后根据出来的图片来调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调的丰富性和深度，在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中。若图片质量细节不够，T5 Clip 选择 fp16 的版本。

老照片修复是一项具有一定复杂性的工作，但随着 AI 技术的发展，处理方式也在不断改进和优化。 以往，AI 在解决老照片修复问题时，往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在，如 GPT 4O 等技术，只需要一句话就可以实现部分修复需求。 在具体的修复方法中，例如使用 SD 进行老照片上色，可以启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后进行上色。如果直接上色效果不佳，可以只给场景方向的提示词，让 AI 自行决定颜色。还可以加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，并给出简单的关键词，如蓝天、绿树、灰石砖等。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前较为复杂的工作流现在只需十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。在参数调节方面，一般先确认放大倍数，然后根据出来的图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调的丰富性和深度，在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用时需将强度降低小于 0.5。如果发现出来的图片质量细节不够，可以选择 fp16 版本的 T5 Clip。

老照片修复是一项具有一定复杂性的工作，但随着 AI 技术的发展，处理方式变得更加便捷高效。 以往，AI 在解决老照片修复问题时，往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在，如 GPT 4O 只需要一句话，就可以实现部分需求。 在具体的修复方法中，例如使用 SD 进行老照片上色，可以启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后进行上色。若直接上色效果不佳，可只给场景方向，让 AI 自行决定颜色。还可以加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，给出简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前复杂的工作流现在只需十几个基础节点就能实现同样效果甚至更好。一般先确认放大倍数，然后根据图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和鲜艳色彩增强，在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中。若图片质量细节不够，T5 Clip 选择 fp16 的版本。