在Stable Diffusion上如何去除背景?

在本篇文章中,我们将学习如何使用Stable Diffusion的图形用户界面(GUI),即AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI,来在本地计算机上移除任意图片的背景。

这种方法的好处是你可以完全控制图片的存储,同时还能使用一些高级选项来优化背景移除的效果。

软件介绍

我们将使用AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI,这是一个受欢迎且免费的开源软件,支持在Windows、Mac或Google Colab上使用。

安装背景移除扩展

要在AUTOMATIC1111中使用背景移除功能,你需要安装Rembg扩展。按照以下步骤安装:

  1. 正常启动AUTOMATIC1111 Web-UI。
  2. 导航至扩展页面。
  3. 点击“从URL安装”标签。
  4. 在“扩展的git仓库URL”字段中输入以下URL:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-rembg
  5. 点击“安装”按钮。
  6. 等待安装完成的确认消息。
  7. 重启AUTOMATIC1111。

移除背景

安装背景移除扩展成功后,你会在AUTOMATIC1111的“额外功能”页面看到一个新的“移除背景”菜单。

ai_tutorial_stable_diffusion_case_How_to_remove_background_1

接下来,我们将通过以下步骤来移除由Stable Diffusion生成的图片背景。这个流程也适用于真实图片。

第1步:生成AI图片

首先,在AUTOMATIC1111的txt2img页面生成一张图片。你可以使用以下设置,但这个流程适用于任何图片:

ai_tutorial_stable_diffusion_case_How_to_remove_background_2

  • Stable Diffusion Checkpoint:JuggernautXL

    提示词:

        
    samurai girl, 18 year old, detailed eyes, white and red kimono, strange but extremely beautiful, mysterious, fearsome, full body
    

    负面提示词:

        
    disfigured, ugly, bad, immature, cartoon, anime, 3d, painting, b&w, 2d, 3d, illustration, sketch, nfsw, nude
    
  • 采样方法:DPM++ 2M Karras

  • 采样步数:20

  • 尺寸:832 x 1216

  • CFG Scale:7

选择你想移除背景的图片,点击图片下方的“发送至额外功能”按钮,将其发送到“额外功能”页面。

ai_tutorial_stable_diffusion_case_How_to_remove_background_3

第2步:移除背景

在“移除背景”下拉菜单中选择一个背景移除模型。u2net模型适用于大多数图片。

ai_tutorial_stable_diffusion_case_How_to_remove_background_4

你还可以选择同时对图片进行放大处理。将“放大器”设置为None即可禁用此功能。

点击“生成”来移除背景,现在,你得到了一张去除背景的图片。

ai_tutorial_stable_diffusion_case_How_to_remove_background_5

高级选项

  • 返回蒙版:选中“返回蒙版”选项会生成一个黑白蒙版,而不是图片。这个蒙版可以用作后续处理的修补蒙版,例如添加新的背景。

    ai_tutorial_stable_diffusion_case_How_to_remove_background_6

  • Alpha抠图:你可能注意到图片中的头饰部分被错误地移除了。通过调整alpha抠图设置可以修复这个问题。

ai_tutorial_stable_diffusion_case_How_to_remove_background_7

Alpha抠图是一种像素映射,用于分离前景和背景。背景移除的任务就是找到一个准确的alpha抠图。

这些选项允许你调整alpha抠图的创建方式。

  • 前景阈值:减小前景阈值以扩大前景范围。
  • 背景阈值:减小背景阈值以扩大前景范围。
  • 侵蚀大小:减小侵蚀大小以增加边界的细节。

在我的经验中,u2net模型适用于大多数图片,是进一步调整alpha抠图的良好起点。如果发现u2net效果不佳,可以尝试列表中的其他模型。

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