黑白老照片修复

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。

以下是关于照片黑白转彩色的几种方法： 基于 ipadapter 工作流的方法： 1. 基于 ipadapter 最新工作流“ipadapter_advanced.json”，其中 controlnet 模型用于控制生成的图片。 2. 将一张黑白素材图片和一张彩色风格图片进行风格迁移完成转绘。 3. 具体步骤包括： 先创建节点加载图片。 读取一张所需风格的图片作为参考图。 将图像用蓝色的线连接到 cn 应用，通过 cn 的深度学习模型（SDxl 版本），采用 Zoe 深度预处理器。 对要生成的图片进行填写提示词，如正向提示词：illustration of clouds and meadows and mountains and trees,calm,executable,high quality。 生成（添加到提示词队列）。 使用 MutiDiffusion 插件的方法： 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 里面进行角度的调整和照片的裁切，然后使用上述步骤进行上色。如果直接上色效果不佳，可以放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，如从网上找一张参考照片让 AI 去匹配色调，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。 使用 DALL·E 编辑功能的方法： 1. 在 DALL·E 编辑器界面更改完图片后点击保存。 2. 可以在编辑器界面右侧的对话面板中输入提示来更改图片，例如输入「make it black and white」将图像更新为黑白。 3. 在 ChatGPT 移动应用程序上使用 DALL·E 进行编辑，选择左下角的「编辑」调出提示选项，选择「Select」访问选择工具，突出显示要编辑的图像部分，通过屏幕左侧的滑块更改图片大小，选择完图像部分后选择屏幕右下角的「Next」按钮，在弹出的对话面板中输入提示对图像进行更改。

要根据旅游日记绘制黑白线条的插画，可以通过以下步骤利用 AI 实现： 1. 利用 Midjourney 生成线稿：使用关键词如“Black and white line drawing illustration of your travel diary scene, black line sketch, , Chinese element style, popular toys, blind box toys, Disney style, white background niji 5 style expressive”。 2. 对生成的线稿在 PS 中手动重绘错误的地方。比如有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来。 3. 利用 Stable Diffusion 上色：使用 Controlnet 控制上色效果。 4. 对于着色画，了解其特点和艺术效果，包括色彩的丰富性、情感表达、细节和纹理的突出以及创意发挥等方面。 5. 在编写 AI 绘画的关键词时，遵循基础描述、风格指定、色彩要求和细节强调的结构思路。例如：基础描述为“a beautiful and memorable scene from your travel diary”，风格指定为“line art”，色彩要求为“black and white color matching”，细节强调为“changes in line thickness”。 6. 尝试进阶玩法，如用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。

以下为您介绍可免费使用的将黑白老照片修复成彩色并给人物换衣服的方法： 使用 Stable Diffusion 可以实现此需求。在新上线的 controlnet 模型中，新增的 Recolor 模型能将黑白图片重新上色。操作时选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容，如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章——。 之后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，提示词可不写以免对原图产生干扰。 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw

以下是一些黑白简笔画风格的 AI 漫画参考： Sarah Andersen： 主题风格： 通常使用简单的黑白线条作画，配以极富表现力的角色表情。 作品经常探讨如焦虑、社交尴尬、性别问题以及对生活中普通但难以言说的瞬间的幽默呈现。 通常使用清晰简洁的线条，这有助于表达画面的情感和幽默。 大多数作品是黑白的，有时会使用颜色来强调特定的元素或情感。 角色常常显示出戏剧性的表情，这反映了各种情绪状态。 作品经常用幽默和讽刺来处理生活中的不如意。 技巧： 在主要描述语后面加上“by Sarah Andersen”或者“style reference Sarah Andersen”。 在提示中加入情感色彩的描述，比如使用“joyful,” “awkward,”或“anxious”等词，来帮助 AI 捕捉 Sarah Andersen 作品中的情感深度。 利用cref 命令保持人物的一致性。 应用： 社交媒体上进行漫画创作。 使用这种风格的插图，可以使故事更加生动有趣。 个性化礼物和商品设计（需注意版权问题）。 擅长创作表情包 Meme： Prompt 4：Black and white photo illustration of a doge face in the center, looking utterly baffled with a humorous 'shrug' gesture. Adjacent to the doge, three doge face icons are displayed for 'Like', 'Repost', and 'Collect'. The 'Like' doge is smitten with heart eyes, the 'Repost' doge is dizzy with spiraled eyes, and the 'Collect' doge is greedily drooling over a bone. Prompt 5：Vector meme in black and white of a doge depicted with three heads and six arms, exuding a calm, Buddhalike aura. Surrounding comical diagram elements point to the doge with arrows labeled '70% tranquility', '20% deep thought', and '10% in the moment'. Prompt 6：如果想要呈现出特定的表现结果，还可以用比喻，类比等方法达到类似的画面。比如这里想生成很多 Doge，那么也可以借助九头蛇等提示词。 教程：线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion： 在学习 AI 绘画这段时间，发现 AI 绘画并不会完全替代设计师，而是可以让出图质量更好，效率更高。比如上面是用 midjourney 生成线稿，PS 稍微做一些修正，再用 controlnet 控制，stable diffusion 上色，多套 AI 组合拳，可以快速生成效果惊艳的图。 线稿产出：mj 关键词：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 PS 手动手动重绘错误的地方：有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来。

以下为一些高清视频修复的 AI 工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 高级模式下，基础模型允许使用更多的微调大模型，图片参考允许使用更多的图像控制功能。星流基础大模型下，增加了 tile 分块与 softedge 线稿。 高清分辨率修复：利用算法对初步生成的图像进行简单的图生图高清放大（目前仅支持基础模型 xl 和 1.5 模型）。 放大算法影响图像放大后的图像质量，重绘幅度与初步生成的图像的相似度，其他参数默认即可。 采样器和采样步数会影响出图质量和生成时间，随机种子和 CFG Scale 也有相应作用，脸部/手部修复利用算法对人像的脸部或者手部进行修复。 2. Pika： 发布 Pikaddition 能力，可以将用户图片物体融合到拍摄视频，不会改变原视频且保证新视频创意效果自然。 支持用户自行上传视频（视频时长需 5s 以上），支持物体、人物（卡通、真人）图像，有 15 次免费尝试机会。 使用方法：进入 Pika 官网，页面底部选择 Pikaddition，上传视频、图像，输入文字描述提示词，点击确认即可。 地址：https://pika.art/ 3. Topaz Labs： 推出 Starlight 首个用于视频修复的扩散模型，只需输入素材，AI 可自动降噪、去模糊、放大、抗锯齿，无需手动调整与参数调整，达成专业视频高清修复。 目前正在 Beta 中。 地址：https://www.topazlabs.com/ 4. Tusiart： 具有高清修复功能，在本来设置的图像分辨率基础上，让图像分辨率变得更加精细。 有 ADetailer 面部修复插件。

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。

以下是关于照片修复的相关信息： 使用 Gemini 2.0 Flash 进行照片修复： 零门槛：即使不会 PS，只要会打字就能操作。 速度快：几秒钟出结果。 效果提升小技巧：指令要具体清晰，比如“把帽子改成红色，加个星星图案”；使用清晰的照片，模糊的图可能效果不佳；多尝试修改指令。 图像高清修复的实现技术拆解： 整个流程分为三部分： 1. 图像输入：添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率图片，以免处理时间过长。 2. 图像高清修复：使用 Iceclear/StableSR 等模型进行修复和 2 倍放大，搭配合适的提示词，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear），反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）。 3. 图像高清放大：用 realisticVision 底膜进行二次修复，使用提示词反推 node 提取画面提示词，搭配 tile ControlNet 提升细节感，再用合适的高清放大模型二次放大。 此外，GPT 4O 在解决老照片修复等问题时，以往需要搭建复杂工作流，现在只需一句话即可实现。