Stable Diffusion终极版修手教程!最高效的通用型手指修复教程!
众所周知,AI不太会画手。不过随着技术的迭代,Midjourney画手有了一丢丢进步,大概率会出现好手。Stable Diffusion也通过创作者大量的训练,一些动漫大模型实现了画出好手。但整体而言,SD(尤其是sdxl)画出好手难度还是非常大的。不过著名的“修脸”插件ADetailer,其实早早就内置了修手功能,一直不太完善,很少有人使用。ADetailer的修脸逻辑很简单:用训练好的脸部模型

众所周知,AI不太会画手。
不过随着技术的迭代,Midjourney画手有了一丢丢进步,大概率会出现好手。
Stable Diffusion也通过创作者大量的训练,一些动漫大模型实现了画出好手。
但整体而言,SD(尤其是sdxl)画出好手难度还是非常大的。
不过著名的“修脸”插件ADetailer,其实早早就内置了修手功能,一直不太完善,很少有人使用。
ADetailer的修脸逻辑很简单:用训练好的脸部模型,来寻找图片中的脸部,自动打分,然后根据打分结果通过现成的模型进行修复。
理论上来说,修手也可以使用类似的模式。
只不过,手部要比脸部复杂得多,所以一直没有特别好的手部模型来支撑ADetailer修手。
我在C站找到一个不错的修手模型,进行了一下尝试,发现效果非常惊人,能够很好的修复画崩的手部(一定程度上)。
作者称:
安装:下载zip压缩包
将模型解压到您的ADetailer模型文件夹中
对于像Auto1111、Forge和SD.next这样的WebUI,它应该在models/adetailer中
对于ComfyUI,它应该在models/ultralytics/segm中启动它(如果已经打开,请进行完全重启),然后从ADetailer标签/节点中选择模型(对于webui的提示:您可以转到设置→Adetailer,更改可使用模型的数量,最多可达10个,如果您想使用超过2个ADetailer模型,非常有用)
确保为您的图像设置正确的检测阈值/修复强度等
生成手部图像!
它能够足够好地检测手部,以满足SD手部的需求。我将来可能会在这方面做更多的工作。请告诉我您的想法。谢谢!
需要补充一点,WebUI下,安装完毕后,不能马上找到改模型,需要重启启动器才可以使用。

该模型比插件自带的修手模型强太多,让我们看看效果:
原图:

修复后:

不过,这个模型不是特别识数,只是把手指的形态修复的不错,如果出现多手指、少手指的情况,也不能很好的修复。
原图:

修复后:

我们可以看到,原来歪七扭八的手指,变得整齐,甚至还涂好了指甲油。
然而手指的数量依然离谱。
不过,从发展趋势来看,训练体量足够大的手指模型来进行修手,是比较靠谱的一条修手路线。要比openpose操作简便,要比大模型加入大量的手指训练节约成本。
如有侵权,请联系删除。
比较靠谱的一条修手路线。要比openpose操作简便,要比大模型加入大量的手指训练节约成本。
如有侵权,请联系删除。
Stable Diffusion 最强提示词手册
- Stable Diffusion介绍
- OpenArt介绍
- 提示词(Prompt) 工程介绍
- …

第一章、提示词格式
- 提问引导
- 示例
- 单词的顺序
- …

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第二章、修饰词(Modifiers)
- Photography/摄影
- Art Mediums/艺术媒介
- Artists/艺术家
- Illustration/插图
- Emotions/情感
- Aesthetics/美学
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第三章、 Magic words(咒语)
- Highly detailed/高细节
- Professional/专业
- Vivid Colors/鲜艳的颜色
- Bokeh/背景虚化
- Sketch vs Painting/素描 vs 绘画
- …

第四章、Stable Diffusion参数
- Resolution/分辨率
- CFC/提词相关性
- Step count/步数
- Seed/种子
- Sampler/采样
- 反向提示词(Prompt)

第5章 img2img(图生图),in/outpainting(扩展/重绘)
- 将草图转化为专业艺术作品
- 风格转换
- lmg2lmg 变体
- Img2lmg+多个AI问题
- lmg2lmg 低强度变体
- 重绘
- 扩展/裁剪
- …
第6章 重要提示
- 词语的顺序和词语本身一样重要
- 不要忘记常规工具
- 反向提示词(Prompt)
- …
第7章 OpenArt展示
- 提示词 (Prompt)
- 案例展示
- …
篇幅有限,这里就不一一展示了,有需要的朋友可以点击下方的卡片进行领取!

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