今日偶得一趣，用stable diffusion绘制了一幅身着东北大花袄的美女图。虽略有瑕疵，然观之尚可。

绘图所用工具为绘世 2.8.0 版本，

大模型为 mengxMixReal_v3.safetensors，

Lora 则为 dbdma_20231206.safetensors。

此 Lora 仅 108M，所用模型亦不多，仅 1.98G。或因偶见此 Lora，疑作者乃东北人士。

AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

正向提示词

正向提示词中，“wide_shot,depthoffield,lens_flare,bokeh,motion_blur,wheatfield,masterpiece,best
quality”为基础起手式，余下则可随心而定。

反向提示词

反向提示词则有“(worst quality:2),(low quality:2),(normal
quality:2),(lowres:1.5),watermark,badhandv4,lowres,bad anatomy,bad
hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst
quality,low quality,normal quality,jpeg
artifacts,signature,watermark,username,blurry”等。

迭代步数选 20，采样方法选 DPM++2M Karras，分辨率默认
512*512。生成两张图片后，首张略有偏题，似有夏日短裙之感；第二张则符合描述，然人脸、胳膊与手皆有崩坏。此乃因人物远景致人脸变形，若为半身近照，则脸崩概率较小。

将第二张图发至图生图局部重绘，大模型仍选同款，正向与反向提示词亦用基础起手式。

涂抹崩溃之面部，选择重回蒙版内容，重绘区域可选仅蒙版区域或整张图片。若对背景不满，可选整张图片。此处我选整张。

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采样方法仍为 DPM++2M Karras。

开启 ControlNet，勾选启用，低显存模式与完美像素模式。控制类型选 Tiile/Blur（分块、模糊），脚本选 SD upscale，放大算法选
R-ESRGAN 4X+。

修复生成后，得一高清且面部清晰之人像，背景亦得润色。然胳膊与手之崩坏，尚需进一步修复。余实懒，故不修矣。

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修图之法，实有多种。或借助 stable diffusion 插件之深度图库，或运用常见之修图软件如 ps，处理后再入 sd，皆可得完美之效。

stable
diffusion绘图之强大，令人惊叹。其所生成之图像，或清晰细腻，或色彩鲜艳，或风格独特，令人目不暇接，AI发展之迅猛，亦令人咋舌。如今，AI已能根据人之需求，生成各种图像，如人物、风景、动物等，无不惟妙惟肖，令人叹为观止。然而AI之发展，仍有诸多挑战，如版权、道德等问题，等待解决。吾等当以开放、包容之心态，迎接AI之时代，共创美好之未来。

最后

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