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Stable Diffusion ADetailer 插件详解：修复人脸手部崩坏问题
Stable Diffusion ADetailer 插件用于自动检测并修复生成图片中崩坏的人脸、手部或身体部位。本文详细介绍插件安装方法、内置模型分类（YOLO 与 MediaPipe）、参数配置及实际效果对比，帮助用户快速提升 AI 绘图质量。内容涵盖基础安装、多模型并行处理、提示词覆盖技巧以及常见问题的排查方案，旨在为用户提供一套完整的修复工作流指南。
Stable Diffusion ADetailer 插件用于自动检测并修复生成图片中崩坏的人脸、手部或身体部位。本文详细介绍插件安装方法、内置模型分类（YOLO 与 MediaPipe）、参数配置及实际效果对比，帮助用户快速提升 AI 绘图质量。内容涵盖基础安装、多模型并行处理、提示词覆盖技巧以及常见问题的排查方案，旨在为用户提供一套完整的修复工作流指南。
如果你经常使用 Stable Diffusion 绘制人物，相信你一定遇到过画面中人物脸部或手部崩坏的情况。这是目前文生图 AI 工具普遍存在的问题，即便是 Midjourney V6 在多人场景下也难以完全避免。
当画面中人数较多时，AI 生成的人脸往往会出现扭曲变形。虽然可以通过局部重绘（Inpaint）手动修复单人肖像，但面对多人场景，逐一修复耗时耗力。幸运的是，ADetailer 插件可以一次性快速修复这些问题，是 Stable Diffusion WebUI 的必备扩展。
本文将从插件安装、模型选择、参数配置及实际效果对比等方面详细介绍 ADetailer，帮助你成为高级玩家。
如果列表中没有出现，可以使用 Git URL 安装：
重启后，在文生图或图生图界面即可看到 ADetailer 模块。
首先在不启用插件的情况下生成一张包含多人的图片。使用真实系模型（如 MajicmixRealistic），设置 Clip skip 为 2，采样器选择 Euler a。
生成的图片中，前景人物可能正常，但后排较小的人脸容易出现崩坏。
启用 ADetailer 后，重新生成图片。在预览窗口中可以看到每张脸周围出现了红色检测框和数字标记，表示插件正在处理特定区域。
处理完成后，观察最终结果。远处的人脸细节得到了显著改善，五官更加清晰自然。
ADetailer 提供了多种检测模型，主要分为三类：
按检测对象分类：
face：处理面部。hand：处理手部。person：处理身体。deepfashion：特殊服装模型（暂不推荐新手使用）。按算法分类：
YOLO：通用目标检测算法，速度快，适用性强，支持二次元和写实风格。MediaPipe：Google 开发的人脸/手部专用算法，精度高，适合写实模型。基于 YOLO 的模型通常以 .pt 结尾。文件名中的数字代表版本（如 v8），字母代表大小：
n (nano)：最小，速度最快，精度较低。s (small)：小型，平衡速度与精度。m (medium)：中型，精度更高，速度稍慢。例如 face_yolov8n.pt 和 face_yolov8m.pt 的差异在于精度与速度的权衡。对于追求细节的用户，建议选择 m 或更大版本。
MediaPipe 模型分为四个版本：
full：完整检测，覆盖面部大部分特征点。short：精简版，检测范围较小。mesh：网格模式，提供立体面部结构，擅长分析表情。mesh_eyes_only：仅检测眼睛，适合精细眼部修复。MediaPipe 对正面人脸识别更精准，但在侧脸或占比过小时可能失效。YOLO 则能处理更多角度和背景干扰。
ADetailer 允许针对检测到的区域单独填写提示词。这可以用于微调特定部位的特征。
例如：
glasses（添加眼镜）smile（去除微笑）这样可以在修复崩坏的同时，调整人物的具体特征。
默认值通常为 0.9。调低该值（如 0.85）会增加检测数量，但也可能引入误检；调高则会减少检测，只保留最确定的区域。
控制修复区域的改动幅度。
控制修复区域边缘的融合程度。
ADetailer 支持同时运行多个模型。例如，可以同时开启一个面部模型和一个手部模型，分别修复不同部位。
为了调试方便，可以在设置中开启以下选项：
Save mask previews：保存显示检测框的图片。Save images before ADetailer：保存未修复的原图。这些文件会保存在输出文件夹中，便于后续对比分析。
n 或 s 版本的 YOLO 模型，关闭不必要的模型。ADetailer 插件极大地提升了 Stable Diffusion 在多人物场景下的可用性。通过合理选择检测模型（YOLO 或 MediaPipe）并精细调节参数，用户可以高效解决人脸和手部崩坏的问题。掌握其核心机制后，不仅能修复错误，还能利用提示词覆盖功能进行创意微调，是进阶 AI 绘图不可或缺的工具。
建议在实际使用中结合具体模型特性进行多次测试，找到最适合当前工作流的参数组合。
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