AI人工智能等c;具体看这里
发布时间：2025-06-24 19:02:38 作者：北方职教升学中心 阅读量：987
整理AIGC各方向的技术点，形成各领域的知识点总结，它的用途在于，您可以根据以下知识点找到相应的学习资源，确保自己学得更全面。AI人工智能等c;具体看这里。
以下是相关参数的设置a;
控制类型：选择"Depth(深度)"
xff1预处理器a;depth_hand_refiner。
（2）手指的长度和接头可能仍然不正确。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合c;广泛应用于更多领域，对程序员的影响至关重要。
蒙版模式：重绘蒙版内容重绘手部问题。
由于生成的图片具有随机性，可能生成的图片不会立即满足我们的要求，建议多次生成，直到我们提取了一张令人满意的图片。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用c;使游戏和计算系统具有更高效、
【第四步】 重复上述步骤，修复右手。手指缺失和多余的问题所困惑。
上图2只手有问题，以这张照片的手部修复为例。先用上图右边的画笔，将左手部区域涂白。
采样迭代步数：25.图片宽度：512*768。
重绘区域：整张图片。相关参数的设置和方法1中，这里不赘余。
所有的工具都帮你整理好了，安装可直接启动！
三、
Prompt：a super beautiful chinese girl showing two hands,Open palms in a welcome sign,smiling,wearing pink dress,standing in the street,front view,upper body。
蒙版区域内容处理：原版。
观看全面零基础学习视频看视频学习是最快最有效的方式，跟随视频中老师的想法，从基础到深度，还是很容易入门的。
[第三步]：生成图片。
大模型：majicMIX realistic 麦橙写实_v7。
采样器：DPM++ 2M Karras。相关参数的设置和方法1中，这里不赘余。
CFG: 7。提示词、
正提示词：与生成图片的正提示保存一致。
我们用画笔把有问题的两只手涂成白色。
[第二步]：ControlNet。
图片宽度512*768。
四、
[第一步]：图生图局部重绘设置。
感兴趣的朋友，赠送全套AIGC学习资料前沿科技教程和软件工具包括AI绘画、
CFG: 7。更智能、本文主要讨论Stable 在Diffusion中有哪些方法可以用来修复手部问题？
一. 素材准备。
【第三步】 生成图片。。
关于dw_openpose_full识别手的预览图，可见监测人脸，手，姿势等都很全面。
因为两只手都有问题，为了获得最佳的修复效果，最好分两步修复#xff0c;先修左手，修复右手。更灵活的特点。目前的DWPose控制器似乎可以自动识别有问题的手，正常显示生成的预览图片，不需要我们再次编辑处理。
图生图局部重绘功能菜单界面，上传待修复手部的照片。
侵权，请联系删除。
图生图局部重绘功能菜单界面，上传待修复手部的照片。
相关说明：
（1）这样修复的手有随机概率，可能需要反复抽签才能得到满意的一个。
好了，今天的分享到此为止，希望今天分享的内容对大家有所帮助。AIGC必备工具。
[第三步]：生成图片。
当我学到一定的基础时c;当你有自己的理解能力时，阅读前辈整理的一些书籍或手写笔记资料，这些笔记详细记录了他们对某些技术点的理解，这些理解比较独特，你可以学到不同的想法。提示词、
生成一张带有手部问题的图片，
在大模型、
大模型：majicMIX realistic 麦橙写实_v7。
采样迭代步数：25。
二. 方法二：使用ControlNet的DWPose修复手部问题。
二. 方法1：用图生图局部重绘修复手部问题。
（2）修好的手是否好看，这与模型的渲染能力有关。
以下是相关参数的设置a;
控制类型：选择"OpenPose(姿势)"
xff1预处理器a;dw_openpose_full。
重绘强度：0.7。
模型： control_v11p_sd15_openpose。
写在最后。
采样迭代步数：25。
以下是图生图局部重绘相关参数的设置。
人工智能绘画，手部问题一直是一个麻烦的问题。
侵权，请联系删除！AIGC视频教程集合。 HandRefiner。
关于dw_openpose_full介绍，请参考之前的文章，有非常详细的解释。实战案例。
正向提示词。
模型：control_sd15_inpaint_depth_hand_fp16。
二、
图生图局部重绘功能菜单界面，上传待修复手部的照片。未来，AIGC技术将继续改进，同时也将与人工智能技术紧密结合，广泛应用于更多领域。最新AIGC学习笔记。我们才能把所学应用到实践中去，此时可以做一些实战案例来学习。
[第一步]：图生图局部重绘设置。
纸上得到的时候感觉很浅，学会和视频一起敲#xff0c;动手实操，只有这样，
在大模型、
我们用画笔把有问题的两只手涂成白色。模型设置。
AIGC各方向的学习路线。我们经常被手变形、
五、
使用depth_hand_refiner获取手部预览图的效果如下。
。三. 方法3：Handrefiner用Controlnet修复手部问题。
随机抽取一张手指有问题的图片。【Stable Diffusion【高级篇】：实现手部修复的方法(3)。
[第一步]：图生图局部重绘设置。
提示词：一个超级漂亮的中国女孩伸出双手，张开手掌做欢迎手势，微笑着，穿粉色衣服，站在街上，正面，上身，
采样器：DPM++ 2M Karras。
[第二步]：ControlNet Openpose模型设置。
相关说明：
（1）这样修复手很容易，可控性强此外，用于文生图的功能界面。
[步骤2]：大模型和正提示词。
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断完善。
