Stable Diffusion 局部重绘教程：轻松去除照片多余人物
前言
在旅行或聚会拍摄的照片中，背景里偶尔会出现无关的路人或杂物，影响画面美感。传统的图像处理需要专业的美工软件（如 Photoshop）进行精细操作，门槛较高。随着生成式 AI 技术的发展，利用 Stable Diffusion 的局部重绘（Inpainting）功能，普通人也能快速、自然地消除照片中的干扰元素。
本文将详细介绍两种主流的重绘方案：基础图生图局部绘制与 ControlNet 局部控制，涵盖环境准备、参数配置及常见问题处理。
一、环境准备
在使用 Stable Diffusion 进行重绘前，需确保本地运行环境已就绪。
- 硬件要求：建议配备 NVIDIA 显卡，显存至少 6GB（推荐 8GB 以上），以保证推理速度。
- 软件安装：推荐使用 Automatic1111 WebUI 版本，支持丰富的插件和模型管理。
- 模型下载：选择适合真实照片风格的 Checkpoint 模型，例如
realisticVisionV51或Juggernaut XL，以确保重绘区域与原始照片风格一致。 - 插件扩展：安装 ControlNet 插件，用于更精准地控制重绘区域的构图和边缘融合。
二、方案一：图生图 - 局部绘制（Inpainting）
这是最基础的局部重绘方式，通过涂抹蒙版并重新生成指定区域的内容。
1. 上传图片与涂抹蒙版
进入 WebUI 的 "img2img" -> "Inpaint" 标签页。
- 上传待处理的原始照片。
- 使用画笔工具涂抹需要修改的区域（如路人）。涂抹范围应略大于目标物体，以便 AI 更好地融合边缘。
2. 关键参数设置
- 重绘区域（Denoising strength）：建议设置在 0.7 至 0.8 之间。过低可能导致修改不明显，过高可能破坏原图其他部分。
- 蒙版模式（Masked content）：选择 "Original" 或 "Latent noise"，通常默认即可。
- 采样器（Sampler）：推荐
DPM++ 2M Karras或DPM++ SDE Karras，平衡速度与质量。 - 采样步数（Steps）：设置为 20-30 步，过高的步数收益递减且耗时。
- CFG Scale：建议 7 左右，引导 AI 遵循提示词但不过度偏离原图结构。
3. 提示词工程
- 正向提示词（Prompt）：描述希望替换成的内容。例如，若去掉路人，可填写 "empty street, scenery"；若替换为植物，则填写 "green plants, flowers"。
- 反向提示词（Negative Prompt）：添加 "bad anatomy, blurry, low quality" 等词汇，提升生成质量。
4. 执行生成
点击 "Generate"，AI 将基于蒙版区域生成新内容。若效果不佳，可调整重绘强度或更换提示词再次尝试。
三、方案二：ControlNet 局部绘制
ControlNet 提供了更强的空间约束能力，适合对边缘融合和结构一致性要求较高的场景。
1. 启用 ControlNet
在 WebUI 中开启 ControlNet 单元，加载对应的 Inpaint 模型（如 control_v11p_sd15_inpaint）。
2. 预处理器选择
ControlNet 提供多种预处理器以适应不同需求：
- inpaint_only：仅根据蒙版遮罩部分进行绘制，保持非蒙版区域不变。
