前言：
上一章，我们介绍背景替换与画面修复的方法
本章，我们介绍图片中元素的移除与新增
和背景剔除类似的作用，图片中单个元素的移除和新增也是同样基础算法和界面展示能力的情况。
在RA/SD中，你可以通过本课后完全掌握这种图像内容的局部操作能力。恭喜你俨然正在成为了一个拥有强大能力的AI画师和鉴赏家。
知识点：
- 圖片元素替换
- 圖片元素去除
基础知识：
元素移除指的是将图像中的特定对象、元素或部分内容移除或修复的过程。这一过程通常使用图像修复和编辑技术，结合了扩散模型的生成能力，使用户能够以非常细致和精确的方式编辑图像。以下是元素移除的基本原理和步骤：
基本原理
- 目标检测：
- 使用目标检测算法或图像分割技术，确定需要移除的目标对象在图像中的位置和范围。这可以是人物、物体、文字或其他干扰元素。
- 内容修复：
- 根据检测到的目标对象，利用图像修复技术对目标对象周围的区域进行修复。修复的目标是使得目标对象的移除在视觉上看起来自然和无痕迹。
- 扩散生成：
- 使用扩散模型，将修复后的图像作为输入，生成一个新的图像，其中目标对象已经被移除。这一步骤可以在修复后的图像上应用噪声，然后通过扩散模型进行去噪，以生成高质量的结果。
详细步骤
- 目标检测：
- 使用目标检测算法，如YOLO、Mask R-CNN等，或者图像分割技术，如语义分割、实例分割等，确定需要移除的目标对象在图像中的位置和范围。
- 修复周围内容：
- 根据检测到的目标对象，使用图像修复算法对目标对象周围的区域进行修复。这可能涉及到使用类似于内容填充、纹理合成等技术，将周围的像素填补为与原始图像中其他区域相似的内容。
- 扩散生成：
- 将修复后的图像作为输入，通过扩散模型生成一个新的图像，其中目标对象已经被移除。这个过程可以包括多次迭代，以确保生成的图像质量和视觉效果。
关键技术
- 目标检测和分割技术：
- 目标检测和分割技术用于确定需要移除的目标对象在图像中的位置和范围。
- 图像修复技术：
- 图像修复技术用于修复目标对象周围的内容，以使得目标对象的移除在视觉上看起来自然和无痕迹。
- 扩散模型：
- 扩散模型用于生成修复后的图像，并确保移除目标对象后的图像质量和连续性。
实战
这个做法和上一篇差不多
但还是有一些新的技巧。
首先我们 文生图 ，生成一张可爱的图
此时，我们想要删除这个小女孩。 但是保留其余的内容。
- 首先我们把图放到 图生图 部分。的InPaint中。准备重绘。
- 笔刷开大一点， 然后涂抹在小女孩全部区域内。
- 参数调整非常重要。 Denoising strength必须为1 ，否则效果不对。其余的参照最后一张图中默认的大部分配置即可。
- 最重要的是，此时关键字中输入 【No human 】字样，确保不会重新生成女孩。
- 看到右侧， 生成了新的图， 此时有2只可爱的小柯基了。
RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/1033
