ADetailer

ADetailer 是 stable diffusion webui 的一个扩展，可以自动进行遮罩和修复。它类似于 Detection Detailer。

安装

您可以直接从扩展标签页安装它。

或者

（来自 Mikubill/sd-webui-controlnet）

1. 打开"扩展"标签页。
2. 在标签页中打开"从 URL 安装"标签。
3. 在"扩展的 git 仓库 URL"中输入 https://github.com/Bing-su/adetailer.git。
4. 点击"安装"按钮。
5. 等待 5 秒，您将看到消息"已安装到 stable-diffusion-webui\extensions\adetailer。使用已安装标签页重启"。
6. 转到"已安装"标签页，点击"检查更新"，然后点击"应用并重启 UI"。（下次您也可以使用此方法更新扩展。）
7. 完全重启 A1111 webui，包括您的终端。（如果您不知道什么是"终端"，您可以重启计算机：关闭计算机然后再打开。）

选项

模型、提示词
ADetailer 模型	决定要检测什么。	None = 禁用
ADetailer 模型类别	要检测的类别名称，用逗号分隔。仅在使用 YOLO World 模型时可用	如果为空，使用默认值。<br/>默认值 = COCO 80 类别
ADetailer 提示词，负面提示词	要应用的提示词和负面提示词	如果留空，将使用与输入相同的内容。
跳过 img2img	跳过 img2img。实际上，这是通过将 img2img 的步骤数更改为 1 来实现的。	仅适用于 img2img

检测
检测模型置信度阈值	只有检测模型置信度高于此阈值的对象才会用于修复。
遮罩最小/最大比例	仅使用面积在整个图像面积这些比例之间的遮罩。
仅遮罩前 k 个最大的	仅使用边界框面积最大的 k 个对象。	0 表示禁用

如果您想排除背景中的对象，请尝试将最小比例设置为约 0.01。

遮罩预处理
遮罩 x, y 偏移	水平和垂直移动遮罩
遮罩腐蚀(-) / 膨胀(+)	扩大或缩小检测到的遮罩。	opencv 示例
遮罩合并模式	None：修复每个遮罩<br/>Merge：合并所有遮罩并修复<br/>Merge and Invert：合并所有遮罩并反转，然后修复

按此顺序应用：x, y 偏移 → 腐蚀/膨胀 → 合并/反转。

修复

每个选项对应于修复标签页上的相应选项。因此，有关如何使用每个选项的详细信息，请参阅修复标签页。

ControlNet 修复

如果您安装了 ControlNet 并有 ControlNet 模型，您可以使用 ControlNet 扩展。

支持 inpaint, scribble, lineart, openpose, tile, depth ControlNet 模型。一旦您选择了一个模型，预处理器会自动设置。它独立于 Controlnet 扩展设置的模型工作。

如果您选择 Passthrough，将使用您在 ADetailer 外部设置的 ControlNet 设置。

高级选项

API 请求示例：wiki/REST-API

[SEP], [SKIP], [PROMPT] 标记：wiki/Advanced

媒体

• 🎥 最详细的 After Detailer (adetailer) 使用方法 ① 【Stable Diffusion】

• 🎥 最详细的 After Detailer (adetailer) 使用方法 ② 【Stable Diffusion】

• 📜 ADetailer 安装和 5 种使用方法

模型

模型	目标	mAP 50	mAP 50-95
face_yolov8n.pt	2D / 真实人脸	0.660	0.366
face_yolov8s.pt	2D / 真实人脸	0.713	0.404
hand_yolov8n.pt	2D / 真实手	0.767	0.505
person_yolov8n-seg.pt	2D / 真实人物	0.782 (bbox)<br/>0.761 (mask)	0.555 (bbox)<br/>0.460 (mask)
person_yolov8s-seg.pt	2D / 真实人物	0.824 (bbox)<br/>0.809 (mask)	0.605 (bbox)<br/>0.508 (mask)
mediapipe_face_full	真实人脸	-	-
mediapipe_face_short	真实人脸	-	-
mediapipe_face_mesh	真实人脸	-	-

YOLO 模型可以在 huggingface Bingsu/adetailer 上找到。

有关 YOLO8 模型的详细描述，请参见：https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#overview

YOLO World 模型：https://docs.ultralytics.com/models/yolo-world/

附加模型

将您的 ultralytics yolo 模型放在 models/adetailer 中。模型名称应以 .pt 结尾。

它必须是边界框检测或分割模型，并使用所有标签。

工作原理

ADetailer 通过三个简单的步骤工作。

1. 创建图像。
2. 使用检测模型检测对象并创建遮罩图像。
3. 使用步骤 1 中的图像和步骤 2 中的遮罩进行修复。

开发

ADetailer 仅使用 stable-diffusion 1.5 模型开发和测试，仅适用于 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 仓库的最新版本。

许可

ADetailer 是使用两个 AGPL 许可作品（stable-diffusion-webui, ultralytics）的衍生作品，因此根据 AGPL 许可分发。

另请参阅

• https://github.com/ototadana/sd-face-editor
• https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything
• https://github.com/portu-sim/sd-webui-bmab