【 Face Editor】
Github地址：
https://github.com/ototadana/sd-face-editor
实战效果：
未修复前：
修复后：
怎么样，朋友们~ 这效果，是不是杠杠滴！
下载安装
安装：
安装的方法很简单，把下面的github地址放到Stable Diffusion 的 【扩展插件】标签下【从网址安装】里的地址栏点【安装】即可。
https://github.com/ototadana/sd-face-editor.git
如图：
出现：
安装完成！
2.重启webui：
依次选择【扩展插件】->【已安装】-> 【应用并重启用户界面】：
重启后，在文生图（txt2img）或 图生图（img2img）标签下，页面最低端的脚本（script）里出现 Face Editor 选项：
到这儿，就完全安装成功啦！
参数介绍和例子
1.参数介绍
Face Editor 的参数不多，但也不少，一共9个。下面来一一介绍：
1.Maximum number of faces to detect：最大检测人脸数，范围1-20。同学们请自行选择，也可根据模糊程度选择，比如太远的人脸本身就是模糊的，不用修复，就选少一张
2.Face detection confidence：人脸识别阈值，范围0.7-1。值越低，人脸识别度越高。
3.Face margin：裁剪的脸部范围大小，范围1.0-2.0。来个直观对比例子：
Face margin 数值越大，它裁剪的人脸范围越大。
4.Prompt for face: 脸部提示词，可用来生成新面孔。如果没有输入此参数，则会使用原正向提示词。
如，输入：
closed eyes
得到：
闭眼不是很全，这需要跟下面的【Denoising strength for face images】参数一起使用。
5.Denoising strength for face images：人脸重绘强度，默认0.4，范围0.1-0.8。值的大小决定着脸部修复程度和与原图契合度。如图：
达到0.8就像是一副独立的人脸了，与原图契合度极低。
6.Mask size：面罩大小，新人脸与原图融合时遮罩区域的大小，范围0-64.
取值范围越大，融合时脸部遮罩区域越大。
7.Mask blur：蒙版模糊度，新人脸与原图融合时模糊区域的大小。也就是inpaint里的Mask blur值。
8.Denoising strength for the entire image：全图修复时的重绘强度。官方解释：如果边界线太突出，请增加此值。但是测试下来，它跟图生图（img2img）的 Denoising 差不多，值越大，全图重绘越强。小伙伴们要是没有特别需求，默认即可。
9.Show intermediate steps，是否显示检测到的面部和面罩图。打钩后，出图区域里会有5张图，列出面部的修复图和遮罩区，修复细节：
不打钩就只有一张结果图：
小伙伴们想了解详细的修复结果，就打钩吧。
2.使用例子
提示词和参数设置：
正向提示词：
A Cute Little Girl is Enjoying the Spring Greenery in the Park,hildren's Picture Book Illustrations, Nordic Style, Bright and Colorful Colors, Lovely Narrative, Rich and Colorful Content, High Definition, 8K
反向提示词:
kitsch, ugly, oversaturated, grain, low-res, Deformed, blurry, blur, out of focus, poorly drawn, childish, mangled, old, surreal, text,by <bad-artist:0.8>, by <bad-artist-anime:0.8>, by <bad-hands-5:0.8>, <bad_prompt_version2:0.8>
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2S a Karras, CFG scale: 7, Seed: 893140567,
Face restoration: CodeFormer, Size: 1024x1536,
Model: Guofeng3_v33,
Denoising strength: 0.15
Face Editor参数设置：
我只调整了人脸的数量。它默认20，根据原图的人脸数调整到对应数量，其他的都默认。
原图：
修复后效果：
再来看看双人的。因为双人的脸部占比更小，所以我把Face Editor 的 Mask size 值加到20，其他没变：
得到：
很好，虽然侧脸的反面还有些不足，但是整体提升是完美的。
再来个五美秀图。
这里有个注意点，我在没修改Face Editor的默认参数时，会在人脸图像融合缝接处出现明显的界线：
所以我把 Denoising strength for the entire image 参数调到 0.4：
得到：
完美！ and 还有美丽的大长腿！
（看到这儿的妹子，别扔鸡蛋哈，要扔也扔个新鲜的，臭蛋就算了~）
来自分享完。同学们赶快去安装体验吧。
下面是简单原理篇~
原理
Face Editor的工作原理官网有解说的很明白。这里简单拷贝一下吧，好学的小伙伴就移步到官网了解咯~
官网地址：
https://github.com/ototadana/sd-face-editor#step-1
原理简单描述：
Step 1: 检测图像上的人脸
Step 2: 将检测到的人脸裁剪，并调整为 512x512
Step 3: 使用图生图（img2img）将其生成清晰人脸图像
Step 4: 调整得到的人脸图像的大小，并将其粘贴修复到原图位置
Step 5: 删除生成图像时除遮罩面部以外的所有内容，并运行inpaint
大概就是这么个过程：检测人脸之后将其裁剪下来，然后用512*512的尺寸修复，再放到原图人脸的位置，删除多余的边框，最后使用局部绘制（inpaint）重绘。
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