老照片修复

帮我用我的图片生成小红书封面图，需要偏科技生活感大标题"GPT 4O真的太强了！"小标题"创赛PPT制作进入一秒生成时代"宣传海报风格，现代简约，小红书风格，活泼，夸张的表达，人物占据主要位置，标题文字采用特殊效果表达人物采用卡通风格，具有夸张的表情和动作对于创赛PPT和一秒进行特殊圈画以凸显，画面可以再丰富，吸睛一些，保证文字渲染的正确性3:4[heading1]12、生物解剖科普图[content]帮我生成画面中蚂蚁的生物剖面视图，并在视图中标注所涉及的生物器官、部位。以及对应的名称[heading1]13、模特首饰替换（实用）[content]去掉图一中的项链，给模特戴上图二的项链[heading1]14、移除图中元素（实用）[content]修改照片，要求，移除图片中的人物，只保留动物和风景，要100%保留[heading1]15、老照片修复[content]修改照片，要求，移除图片中的人物，只保留动物和风景，要100%保留而以往AI在解决这一问题上，往往需要搭建极为复杂的工作流，现在GPT 4O只需要一句话，就可以实现极其复杂的工作流截图[heading1]16、电商头图设计（凭空产生）[content]根据这个包，给我生成一个女士模特的上身效果图，实拍效果，真实质感[heading1]17、海报参考生成[content]参考这张海报设计，把图中的数字6给我替换成数字5，其他保持一致

启用MutiDiffusion插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能帮助我们在显存不够的情况下，将图片放大到足够的倍数。好了，经过一顿操作，我们就将这张图片处理完成了。对比一下看看，之前的黑白照片和经过上色高清化完成之后效果。同样的步骤，又还原了一张我妈妈的照片。在问到她当时穿的什么颜色衣服的时候，她记得可清楚了，想都没想就告诉我说是绿色的。这两张还算容易的，接下来就遇到比较棘手的照片了。比如这一张，是我外公外婆带着我妈和我舅舅。外公走得更早，我甚至都没见过一面，只有这些照片还记录着他存在的痕迹。而这张照片也有些年头了，一直被外婆好好保存着。人物多、场景复杂，像素非常的低，使得这张照片处理起来难度很大。我首先在ps里面进行了一下角度的调整和照片的裁切，然后使用刚才的步骤进行上色，但是直接上色的结果有点像是加了一层黄色滤镜，有颜色但是年代感还是太强了。而太具体的颜色指定，又容易让画面污染严重，因为内容实在太多了，光是指定衣服就得十来个颜色提示词，AI能分辨得清才怪。所以我决定放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，剩下的交给AI去自行决定。于是，我从网上找到了一张仙人洞的照片，让AI去帮我匹配色调。加入第二个controlnet来控制颜色，使用的是t2ia_color的模型。关键词只给了：蓝天、绿树、灰石砖这么简单的几个词。颜色终于正常了，最后经过脸部的修复和放大，得到了最终的效果。

以前做了一个高清放大的工作流，被很多小伙伴用在淘宝上做老照片修复。之前的工作流比较复杂，现在，这个模型出来，结合这个工作流，只要十几个基础的节点就能实现同样的效果，甚至可能更好。[heading3]参数的调节[content]一般做法是先确认放大的倍数，然后根据出来的图片来调整controlNet的强度。[heading3]Controlnet-Upscaler放大模型[content]模型介绍：Flux.1-dev ControlNet是Jasper研究团队为低分辨率图像开发的模型。使用方法：可直接与diffusers库一起使用，通过特定代码加载管道，加载控制图像并进行图像处理。训练方式：采用合成复杂数据退化方案，结合图像噪声、模糊和JPEG压缩等多种方式对真实图像进行人工退化。目的:这种训练方法的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，从而在实际应用中表现更好。引用文献：训练方式类似Wang,Xintao等人在2021年发表的“Real-esrgan:Training real-world blind super-resolution with pure synthetic data.”中的方法。许可证：该模型属于Flux.1-dev模型许可证范畴[heading3]Flux Ultimator细节增强[content]细节：能增加小细节，让图像尽可能逼真。鲜艳色彩增强：可放大色调的丰富性和深度。使用：在0.1的强度设置下也能有显著增强效果。集成：能顺利集成到工作流程中，与其他LORA结合使用效果好，结合时需将强度降低小于0.5。[heading3]T5 Clip[content]如果你发现出来的图片质量细节不够，选择fp16的版本。