大家好，我是程序员晓晓

前段时间我尝试了下如何为好莱坞女明星斯嘉丽训练一个高度相似的LoRA模型

我专门选用了斯嘉丽的大头照进行训练，以便AI能够集中精力学习她的脸部特征，从而生成的图片与本人高度相似。

然而，当尝试生成半身或全身照时，我们会遇到一些挑战。比如我用这个提示词，并且把LoRA添加进去，生成的图片和斯嘉丽本人并不像。

而且，因为我训练LoRA使用的是SD1.5的底模，所以我只能用基于SD1.5的模型来生图。

本篇文章旨在介绍如何利用ADetailer插件克服这些挑战，让你训练的LoRA模型可以自由使用任何底模，生成不同风格的照片。它实际上就是单独把人脸从图像中分离出来，然后用LoRA生成的大头照进行换脸。看，这是我用来换脸的3张原始图片。

这是我用斯嘉丽的LoRA换脸之后的图片。

效果还不错吧。接下来让我来演示如何操作。

LoRA+ADetailer换脸步骤

让我们详细了解如何通过几个简单的步骤使用ADetailer进行换脸操作：

一、准备阶段

首先，确保你已安装ADetailer插件。安装包请看文末扫描获取

二、上传图片并选择配置：

访问WebUI的图生图界面，这是开始我们换脸操作的地方。

• 首先，上传你想要换脸的图片。这张图片将作为换脸操作的基础。

• 接下来，随意选择一个底模。由于我们将在ADetailer插件中进行详细的配置，此处选哪个底模并不重要。

• 在提示词区域，你可以留空。ADetailer插件将负责处理所有必要的换脸细节。

三、设置采样器与采样步数

• 选择一个采样器。这里可以根据你的具体需要来选择，不同的采样器可能会对生成结果有细微的影响。

• 设定采样步数。这个值决定了生成过程的细致程度，通常情况下，步数越多，生成的图片质量越高，但同时也意味着需要更长的处理时间。

四、调整图像尺寸与其他参数

• 点击界面上的“三角尺”按钮，这允许你自动将图片的宽度和高度设置为原图的尺寸。

• 对于“提示词引导系数”和“重绘强度”，你可以随意设置。这是因为，在接下来的步骤中，我们将使用ADetailer插件直接跳过图生图的步骤，这两个参数将不会影响到最终的换脸效果。你也可以将“重绘强度”设置为0，以避免在ADetailer插件中进行额外的配置。

五、配置ADetailer插件

• 向下滚动到ADetailer插件部分并展开。

• 启用插件，并勾选跳过图生图步骤的选项，以提高效率。这样就不会对脸部区域以外的图像区域进行任何改动。没有了这个步骤，效率也会大大提高。

• 选择一个ADetailer模型，如face_yolov8m或face_yolov8n。

• 在提示词部分加入LoRA模型的名称，确保换脸的精确度。

六、精细调整与生成

• 展开“Inpainting”选项卡，这里可以对局部重绘的蒙版模糊度进行设置。适当增加模糊度可以帮助避免换脸后脸部与原图产生明显的接缝。

• 另一个重要的参数是降噪强度，它控制了对原图脸部区域改动的程度。设置一个中等值，然后根据生成图像的效果进行调整。注意，数值设置过高可能会导致脸崩。

七、使用不同的底模进行换脸

• 勾选“使用另外的底模”选项。这允许你为ADetailer指定一个与原始LoRA模型训练时不同的底模，从而实现更多样化的换脸效果。

• 根据你的LoRA模型是基于哪个版本的Stable Diffusion训练的，选择相应的底模。例如，如果你的LoRA是基于SD1.5训练的，那么就选择一个基于SD1.5的模型。

八、生成与调整换脸图片

一旦你完成了ADetailer插件的所有配置，点击“生成”后，换脸过程便正式开始。以下步骤将帮助你理解生成后的预览，以及如何根据预览结果对换脸区域进行微调，确保最终效果达到满意标准。

查看与调整换脸区域

1️⃣ 生成预览：

在点击“生成”按钮后，系统会根据你之前的设置开始处理图片。处理完成后，在预览窗口中，你将看到原图的人脸周围出现了一个方框，这个方框标识了换脸的具体区域。

2️⃣ 调整换脸区域大小：

如果你觉得自动生成的换脸区域大小不够精确或需要调整，可以轻松修改。只需展开“蒙版预处理选项”，然后调整滑块来增大或缩小换脸区域。这一步骤允许你细致地控制换脸的范围，确保换脸效果的自然和谐。

优化换脸效果

在查看生成的换脸图片后，如果你发现效果未达到预期，可以通过调整ADetailer的降噪强度来进行优化。适当调整降噪强度可以帮助平滑脸部区域与原图的融合。

使用ADetailer插件进行文生图换脸

值得一提的是，ADetailer插件不仅可以在图生图中使用，也同样适用于文生图。这意味着你可以直接在文生图环境下生成一张图片，然后使用ADetailer进行直接换脸。操作方法与在图生图中大致相同，提供了一个灵活而强大的工具，让你的创作不受限于特定的环境或模式。

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