[人物一致性]全套工作流详细指南（第三篇）批量图像修复以及分割多表情

前言：

人物一致性一直是难以解决的难题，最近从Mick大佬处获得灵感，我们可以使用Lora模型去进行人物特征的控制，从而完成一致人物的创作，但在这之前我们需要经过数据集生成，数据集处理以及Lora训练等过程，所以接下来我会用几篇文章将整个过程进行完整的复刻，并且会将中间产生的各种对比进行展示。

我基于这个方法训练的Lora模型：https://civitai.com/models/922842/a-character-named-ssx

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下图为高清修复工作流，在确定方法之前做了很多的测试，本篇文章将对测试过程中出现的各种问题进行详细的描述，以及对比各种放大插件之间的区别，可能不同风格的图像各有区别，目前我个人测试下来动漫最优的组合为StableSR进行图像的去模糊，然后使用Flux+upscaler进行高清放大。

一、假如使用Supir进行图像修复

下图为使用SUPIR进行高清放大的工作流，使用SDXL的加速模型配合使用，提示词给出anime man，让他进行修复。

下图为修复后的结果展示，从结果来看，在人物的SUPIR放大过程中，会向图像中添加纹理（可能真实人物使用SUPIR会更加适合），比如人物的头发会出现多余的线条，眼睛的瞳孔也会因为纹理的添加而导致最终非动漫的效果，丧失了原图眼睛的光晕，但是去模糊效果还是很不错的。

二、使用FLUX+SDupscaler进行放大。

当我们使用SDupscaler的时候，需要去选择合适的放大模型，我在网站上找了很久找到了一个Anime的放大，但是配合Flux放大效果依然不好。

工作流如下图所示，从放大结果来看原图的模糊程度并没有去除，可能是因为重绘幅度过低的原因，但是当我们提高重绘幅度还是会造成原图的变化，更甚者会造成最终的图像出现明显的接缝。

下图为不同重绘幅度下的表现，可以看到放大的效果并不好，而且最终的结果是图像既没有去模糊也没有很好的处理线条轮廓，所以这种方法就不做推荐（大家可以自行测试，也许某种参数下会表现更好。）

三、因为SUPIR可以完成去模糊的操作，所以不需要添加StableSR去做事先的处理，所以这次我们选择直接使用Flux+UPscaler进行放大。

下图为Flux+upscaler放大工作流，使用到了Florence进行提示词的反推。

当我们给出的控制强度较低时，模型可能会在放大的过程中对图像进行变化，而且没有整体出图，可能出现一致性出现问题，最容易出现的情况就是人物的眼睛会有颜色的改变，但是当我们提高控制强度的时候，最终的出图一致性保持较好但是会产生拟合原图的模糊情况。但这也给我们提供了很好的思路，就是控制强度高能做到几乎无差的分辨率调整放大。

四、StableSR去模糊后使用Flux+upscaler进行放大修复（最终方法）

该方法即为最终敲定的方式，就如上面的分析所示，假如我们使用高强度的upscaler去进行修复，能够最大程度地保证原图的一致性，但是会难以去除原图的模糊，导致数据集的质量低下（非常影响Lora的训练效果），所以这个时候我就想到了StableSR插件，它本身就可以较好的保持一致性去除模糊，在配合Flux+upscaler就可以非常好的去完成这一项操作。

下图为初步进行去模糊操作的结果，从右边可以看到，StableSR对原图几乎没有改变的情况下，进行了图像的去模糊操作，让图像的马赛克几乎消除完毕，随后可以再利用FLUX+UPscaler优秀的一致性保持去完成后续的放大操作。

下图为原图-去模糊-高清放大后的图像，最终的结果我非常满意，在加上整体的时间消耗并不大，可以让我在较短的时间完成二十多张数据集的放大修复过程，并且保持一致性。