图像增强 人像修复stable diffusion

### 使用 Stable Diffusion 进行人像照片修复与图像质量增强

#### 准备工作
为了利用 Stable Diffusion 模型进行人像照片修复和图像质量增强，需先安装并配置好运行环境。这通常涉及下载 StabilityAI 提供的大规模预训练模型文件（大小约为5.21GB），以及设置必要的依赖库和工具链[^3]。

#### 数据准备
对于待处理的人像图片，建议预先对其进行基本清理，比如裁剪至合适的尺寸、去除明显的噪声干扰等操作。如果原始图像是低分辨率，则可以考虑通过其他超分辨率方法先行提升其清晰度再送入 Stable Diffusion 处理。

#### 配置参数调整
当使用 Stable Diffusion 执行具体的修复任务时，合理的参数设定至关重要。例如，在损失函数的设计上融合了最小二乘法的概念来指导网络学习更自然的特征表示；而在架构层面借鉴了变分自编码器的思想以实现高效的隐空间映射[^1]。针对不同类型的损伤情况（如划痕、褪色等问题），可以通过调节权重系数等方式优化最终输出效果。

#### 实施修复流程
具体到实施阶段，可采用类似于 `StableSR` 脚本的方式来进行放大处理，并开启 Tiled Diffusion 和 Tiled VAE 功能选项以便更好地适应大规模输入场景下的计算需求[^4]。以下是简化版 Python 代码片段展示如何调用相关 API 完成一次完整的修复过程：

from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
import torch

model_id = "stabilityai/stable-diffusion"
scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler)

def enhance_image(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    
    enhanced_img = pipe(prompt="", init_image=image, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5)["sample"][0]

    return enhanced_img

此段代码展示了加载预训练好的 Stable Diffusion 模型并通过指定提示词为空字符串的形式让模型专注于改善视觉质量而非生成新内容。同时设置了推理步数 (`num_inference_steps`) 及引导比例 (`guidance_scale`) 参数用于控制迭代次数和平滑程度。