用什么AI工具，绘画出的美女，如同真人照片。

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是使用 AI 制作真人表情包的方法： 1. 使用 Gemini 2.0 Flash： 场景：表情包在社交媒体中是不可或缺的表达工具，但制作个性化表情包对许多人来说并不容易，有的工具可以生成根据某一个主体生成不同的表情，但是生成出来的图会多多少少改变原主体。 实用性：用户只需上传一张主体图片（例如一个小女孩的照片），通过简单的自然语言指令（如“让她开心大笑”），Gemini 就会自动生成相应的表情图片。 指令：“生成 XXX + XXX 的表情” 2. 使用 ChatGPT 4o： 输入提示词并加上最初的真人图片，例如：创建图片：一个戴着深蓝色蝴蝶结领结的柴犬，表情参考我上传的图片，3D 风格，毛绒绒质感，不要太逼真，比例为 1:1。如果对生成的第一个表情不满意，可以重新输入指令进行调整，如“让它看起来得意一点”。 一次生成九宫格表情包的方法：先收集很多自己喜欢的表情包，将每组拼图为 9 个，然后将先前做好的真人原图和一张九宫格拼图一起上传到 4o 对话框，输入相应指令，如：创建图片：参考图二的动作和道具制作表情包九宫格，每个图案都替换为图一为主角，保持风格为图一的质感，整整齐齐无留白排列，颜色明亮不偏黄，文字内容仔细核对不要出错。 另外，有的地方需要上传封面图，也可以由 4o 生成，先要求它做一个比例约 3:2 的。如果有个很喜欢的表情，使用九宫格出的效果不好，也可以单个一个个去生成，但比较费时间，且可能会受出图限制等待更久。最后将所有图片下载下来，挑选出需要的表情图片。

要将真人头像改为漫画风格，可以参考以下方法： 1. 使用 SDXL Prompt Styler 插件： 转绘成折纸风时，最好不要加入线稿边缘（canny）的 controlnet 控制，或把 canny 的控制强度（strength）调到较小，因为手绘线条和折纸风格互斥。 若转成漫画风格并想较好保留人物外轮廓，加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。 有时插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果，可在 prompt 中添加更多相关风格的关键词，如印象派风格可添加 impressionism、monet、oil painting 等。 该工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA&Hotshot XL 工作流，可较好实现视频不同风格的稳定转绘。 2. 选择复杂提示词： 如 Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 。 若觉得提示词简单，可选择更复杂的。 可根据需求调整提示词，如照片风格不好可更换照片重新生成；若觉得 Disney 风格太过卡通，可把提示词中的 Disney 换成 Pixar；若为女孩，可把 boy 换成 girl。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。 3. 使用 Coze“图像流”进行智能换脸： 该节点需要 2 个图，一个是脸图，一个是底稿图。第一个 reference 指的是参考的脸，即会换上去的脸；第二个 template 指的是背景图，即脸会被换掉的图；skin 指的是美肤。 美肤拉到 1 可能导致脸部磨皮涂抹痕迹严重。 在没有很明显的人脸或纯动漫风格时可能会报错，在文生图的提示词里加上写实风格能提高成功率。也可自己放进两张真实的图来替换脸，添加方式在开始框加上一个输入参数，类型为 image 即可。

数字人在一定程度上可以用于直播，但不能完全替代真人直播。 数字人的优势包括： 1. 能够 24 小时不间断直播，提升表达效率和营销效率。 2. 可以创造真实世界无法完成的对话或交流。 然而，数字人直播也面临一些问题： 1. 平台限制：目前数字人水平参差不齐，平台担心直播观感，有一定打压限制。例如抖音出台一些标准，微信视频号容忍度更低，可能人工检查封号。 2. 技术限制：形象只是皮囊，智能水平和未来想象空间依赖大模型技术提升。 3. 需求限制：直播带货是一个落地场景，但不够刚性。“懂得都懂”的刚需场景，国内难以实现。目前更多是带来体验新鲜感。 4. 伦理/法律限制：存在声音、影像版权等问题，比如换脸、数字永生等。 在电商直播间中，虚拟主播面临的挑战有： 1. 货品展示方面，直播间的特点在于真实性，包括真实的商品展示、试用以及真实的评测，然而这是虚拟主播的致命挑战。比如虚拟网红翎 Ling 的美妆带货翻车案例，没有皮肤问题困扰的虚拟人很难让消费者共情。尽管 SLAM 等 3D 交互技术可以完善数字人与真实空间的交互，但要实现与商品的互动较为困难，更何况用户还希望能够尽可能多的了解到商品的细节。 2. 目前虚拟数字人从技术驱动方式上分为“中之人”驱动和 AI 驱动。“中之人”驱动通过动作捕捉和面部捕捉技术实现虚拟人与现实的交互，成本较高。AI 驱动的虚拟人具备更加自然、智能、人性化的交互能力。 未来，随着技术的发展，或许再过十余载，虚拟主播肉身化，具备了真实的身体，可能真的能在直播间站稳脚跟。同时，MR 设备的普及也可能带动新的一轮技术迭代，为直播带来更加沉浸式的互动购物体验。

以下为您推荐两款可用于写都市玄幻小说的免费 AI 工具及相关方法： 1. Coze： 工作流核心节点： 用 Bing 搜索标题相关的内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序的可忽略或直接复制文中的代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章。 输出文章内容。 2. 与 AI 交互写作（如南瓜博士的经验）： 确定主题：不写科幻，用非常规视角，如以猫为第一人称写爱情小说。与 AI 讨论主题，挑选 AI 提供的调味料，明确主题。 构思情节：先刻画人物，如喜欢书店店员艾拉这个人物，使其更丰满，再设计故事线。 希望这些工具和方法能对您创作小说有所帮助。

动漫出图和真人出图有以下区别和需要注意的点： 版权和法律意识：对于知名动漫角色的使用，要特别注意版权和法律问题。 模型和文件：LORA 在提炼图片特征方面功能强大，其文件通常有几十上百兆，承载的信息量远大于 Embedding，在还原真人物品时，LORA 的细节精度更高。下载的 LORA 需放在特定文件夹，使用时要注意作者使用的大模型，通常配套使用效果最佳，同时还需加入特定触发词保证正常使用。 提示词：设置文生图提示词时，正向提示词和负向提示词的准确设定对出图效果有重要影响。 参数设置：包括迭代步数、采样方法、尺寸等参数的合理设置，会影响出图的质量和效果。

以下是制作 AI 数字人视频且不想真人出镜的方法： 1. 在显示区域，拖动背景图的一个角，将图片放大到适合的尺寸，比如覆盖视频窗口，并将数字人拖动到合适的位置。 2. 增加字幕：点击文本 智能字幕 识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 3. 至此，数字人视频就完成了。点击右上角的“导出”按钮，导出视频以作备用。 4. 如果希望数字人换成自己希望的面孔，需要用另一个工具来进行换脸。 此外，还有以下相关信息： 无需真人模特，只需上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步，动作、姿势定制，提供 1000+多国家数字人模特，覆盖全球 28+种语言，快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。测试视频效果已接近成熟，嘴型部分仍需微调。在线体验： HeyGen 与 Sora 集成推出全新数字人技术，利用 AI 创建完全虚拟的数字人，动作、表情灵活可调，无需真人模特和重复拍摄，适配无限时长视频制作。

以下是为您生成的提示词，用于生成一个穿着发光衣服的美女在室内的图片： 人物及主体特征：一位美丽的女性，身着发光的衣服，精致的五官，迷人的微笑，优雅的动作 场景特征：室内环境，装饰精美，有柔和的灯光 环境光照：温暖的灯光，营造出温馨的氛围 画幅视角：适中的距离，展现人物的全貌，正常的人物比例，平视的观察视角 画质：高画质，高分辨率 画风：写实 英文提示词为：, drawing, paintbrush, a beautiful woman wearing shining clothes, in an indoor environment with soft lights, delicate features, charming smile, elegant movement, decorated interior, warm lighting, moderate distance, normal proportion,平视视角, high quality, high resolution, realistic 。 同时，您还可以添加反向提示词来排除不想要的效果，例如：NSFw, 。 对于新手而言，您可以通过以下功能型辅助网站来帮助书写提示词： http://www.atoolbox.net/ ，它可以通过选项卡的方式快速地填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ，它的每种参数都有缩略图可以参考，可以方便更加直观地选择提示词。 您还可以去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业，每一张图都有详细的参数，点击下面的复制数据按钮，然后直接粘贴到正向提示词栏里，点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 就可以将所有的参数自动匹配。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。您也可以只取其中比较好的一些描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者是画面质感之类的。

以下是关于用 AI 制作美女图片以及判断图片是否为 AI 生成的相关内容： 用 AI 制作美女图片： 使用 AI 工具绘制好看的人像需要弥补相关知识。例如，麦橘的工作流包括使用聚片等工具进行微调，出图时要进行选择，且要有后期修图的思路。关键是要在脑海中形成对人体结构和妆容效果的概念，追求极致效果需要在细节处进行细化。此外，麦乐园举办了 AI 人像设计比赛，旨在发掘大家在 AI 人像方面的技能，并为优秀者提供机会。 判断一张图片是否 AI 生成： 1. 依赖艺术知识储备：对于名画，如果熟悉其风格、画质与笔触的表现力，能调用基础知识储备做出判断。 2. 细节决定成败：单纯判断一幅作品是否出自 AI 算法时，往往是“细节决定成败”。比如，在某些 AI 生成的图片中，人物主体的肢体可能存在异常，或者在特定风格的图片中，如穆夏的作品，真迹才能表现出严谨连续的背景花纹和顺次排列的底纹文字信息。 3. 参考著名画家的风格：列宾、穆夏等艺术史上著名画家的作品风格鲜明突出，很适合用作 AI 生图的风格参考。例如，基于列宾的真迹“伏尔加河上的纤夫”，让 AI 生成了相关仿画；挑选穆夏的代表作生成了多幅仿画。

目前知识库中没有关于用 AI 制作美女图片的具体内容。但一般来说，您可以使用一些专门的 AI 绘画工具来实现，比如 DALL·E2、StableDiffusion 等。在使用这些工具时，您需要输入相关的描述词，例如“一位美丽动人、长发飘飘、眼神迷人的女性”，同时还可以设定一些风格、色彩等参数，以获得您期望的美女图片效果。

以下是为您提供的关于能自动制作美女跳舞视频的 AI 相关信息： XLabsAI 发布了 6 个不同的 Lora，分别是： 1. mjv6_lora Midjourney 风格，示例为：A fullprofile portrait of a Chinese dancer poised on a moonlit stone bridge, surrounded by the delicate blooms of a cherry orchard. Her silk garments ripple with her movement, her eyes are focused and intense, with skin details on her face. She's part of a scene inspired by classical poetry, her fluid motions a dance of elegance. The luminance is delicate and dreamlike, bestowing a soft ambience. 2. realism_lora 写实风格，示例为：In a conference room setting, a beauty women dressed in business attire are attending a meeting，random expressions, postures, and physical characteristics. A RAW ultrarealistic photo, UHD, 8k. 3. anime_lora 动漫风格，示例为：1girl. 4. disney_lora 迪斯尼风格，示例为：1cat, cartoon, disney. 5. scenery_lora 风景风格，示例为：A breathtaking view of the Himalayas mountain range, showcasing its majestic and serene beauty. The mountains are covered in snow, with their peaks reaching towards the sky, creating a stunning contrast with the blue horizon. The range is vast and imposing, with numerous towering peaks, including Mount Everest, the highest point on Earth. The scene captures the grandeur and tranquility of the Himalayas, with sunlight casting a soft glow on the snowcovered slopes. The foreground shows the rugged terrain and lush greenery of the lower elevations, adding to the diverse and spectacular landscape. 6. art_lora 艺术风格，示例为：Cat, European street, exploration, cozy, mysterious, colorful buildings, sunlight through leaves, cobblestone path, high definition, watercolor painting, warm tones, bright lighting effects, paper texture. Lora 下载地址：https://hfmirror.com/Kijai/fluxlorascomfyui/tree/main/xlabs

目前没有哪一款 AI 工具可以绝对地生成最美的美女图像或最帅的帅哥图像。不同的 AI 绘画工具在生成人物图像方面各有特点，其效果取决于多种因素，如输入的提示词、模型训练数据、算法等。一些常见的 AI 绘画工具包括 DALL·E2、StableDiffusion 等，但它们生成的图像美观程度也会因具体的使用和设置而有所差异。

以下是为您提供的相关信息： 谷歌刚刚放出了文生图 AI 模型的巅峰之作 Imagen 2，实测效果逼真细腻，生成的美女图仿佛真人照片，对于提示的还原程度已经打败了 DALL·E 3 和 Midjourney。此外，还有一些相关的辅助工具，如放大、换脸等。另外，Visual Electric 是一个不需要操心技术的 AI 绘画网站，您只需要发挥创意就行。您可以通过以下链接获取更详细的内容： 《》 增加了 A16z 的趋势图：顶级人工智能网络产品：每月数十亿次访问

旧照片修复是 AI 绘画领域中的一项重要应用。以下是关于旧照片修复的一些相关信息： 以往解决旧照片修复问题往往需要搭建极为复杂的工作流，现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 图像放大修复是 AI 绘画领域必不可少的一部分，利用 AI 技术进行图像修复，可以让模糊的旧照片重现清晰，保留珍贵回忆。例如，以前手机拍摄的低分辨率图片，放到如今智能手机上观看会非常模糊，这时可用 AI 技术进行高清修复。 ComfyUI 结合特定工作流，只需十几个基础节点就能实现较好的老照片修复效果。 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，目的是让模型学会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，增强色彩，在 0.1 的强度设置下也有显著效果，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 T5 Clip 的 fp16 版本。

要改变照片中人物的表情，可以通过以下几种方式： 1. 在使用 SD 脸部修复插件 After Detailer 时，输入如“伤心、流泪”这样针对表情的正负提示词，人物的表情会进行相应改变。但输入“带着墨镜”可能没有效果。 2. 使用 Magic Brush 工具，选中人物的眉毛、眼睛、嘴唇等部位，通过调节轨迹的方向来实现合理的表情变化。 3. 在 Midjourney V6 中，若遇到无法改变角色脸部等问题，可按照以下步骤排除故障：首先确保写了强有力的提示以建议新的姿势、风格或细节；若角色抗拒被操纵，可能是 cref 图像支配了提示，可通过使用 cw进行处理，尝试将提示与较低的 cref 权重一起使用，如 cw 60，按照特定步骤操作，还可考虑使用 来恢复面部区域。

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。