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ADetailer

ADetailer ist eine Erweiterung für die Stable Diffusion WebUI, die automatisches Maskieren und Inpainting durchführt. Es ähnelt dem Detection Detailer.

Installieren

Sie können es direkt über die Registerkarte „Erweiterungen“ installieren.

Oder

(von Mikubill/sd-webui-controlnet)

Öffnen Sie die Registerkarte „Erweiterungen“.
Öffnen Sie im Tab die Registerkarte „Von URL installieren“.
Geben Sie https://github.com/Bing-su/adetailer.git als „URL für das Git-Repository der Erweiterung“ ein.
Klicken Sie auf die Schaltfläche „Installieren“.
Warten Sie 5 Sekunden und Sie sehen die Meldung „Installiert in Stable-Diffusion-Webuiextensionsadetailer. Verwenden Sie die Registerkarte „Installiert“, um neu zu starten“.
Gehen Sie zur Registerkarte „Installiert“, klicken Sie auf „Nach Updates suchen“ und dann auf „Übernehmen und UI neu starten“. (Das nächste Mal können Sie diese Methode auch zum Aktualisieren von Erweiterungen verwenden.)
Starten Sie die A1111-Weboberfläche einschließlich Ihres Terminals vollständig neu. (Wenn Sie nicht wissen, was ein „Terminal“ ist, können Sie Ihren Computer neu starten: Schalten Sie Ihren Computer aus und wieder ein.)

Optionen

Modell, Eingabeaufforderungen
ADetailer-Modell	Bestimmen Sie, was erkannt werden soll.	`None` = deaktivieren
ADetailer-Modellklassen	Durch Kommas getrennte Klassennamen zur Erkennung. Nur verfügbar, wenn YOLO World-Modelle verwendet werden	Wenn leer, verwenden Sie Standardwerte. Standard = COCO 80 Klassen
ADetailer-Eingabeaufforderung, negative Eingabeaufforderung	Aufforderungen und negative Aufforderungen zur Bewerbung	Wenn es leer bleibt, wird dasselbe wie bei der Eingabe verwendet.
Überspringen Sie img2img	Überspringen Sie img2img. In der Praxis funktioniert dies, indem die Schrittzahl von img2img auf 1 geändert wird.	nur img2img

Erkennung
Schwellenwert für die Konfidenz des Erkennungsmodells	Für das Inpainting werden nur Objekte verwendet, deren Erkennungsmodellkonfidenz über diesem Schwellenwert liegt.
Min/Max-Verhältnis der Maske	Verwenden Sie für die Fläche des gesamten Bildes nur Masken, deren Fläche zwischen diesen Verhältnissen liegt.
Maskieren Sie nur das größte k	Verwenden Sie nur die k Objekte mit der größten Fläche der Bbox.	0 zum Deaktivieren

Wenn Sie Objekte im Hintergrund ausschließen möchten, versuchen Sie, das Mindestverhältnis auf etwa 0.01 festzulegen.

Maskenvorverarbeitung
Maske x, y-Versatz	Verschiebt die Maske horizontal und vertikal um
Maskenerosion (-) / Dilatation (+)	Vergrößern oder verkleinern Sie die erkannte Maske.	opencv-Beispiel
Maskenzusammenführungsmodus	`None` : Jede Maske einfärben `Merge` : Alle Masken zusammenführen und einfärben `Merge and Invert` : Alle Masken zusammenführen und umkehren, dann einfärben

In dieser Reihenfolge angewendet: x-, y-Versatz → Erosion/Dilatation → Zusammenführen/Invertieren.

Inpainting

Jede Option entspricht einer entsprechenden Option auf der Registerkarte „Inpaint“. Einzelheiten zur Verwendung der einzelnen Optionen finden Sie daher auf der Registerkarte „Inpaint“.

ControlNet Inpainting

Sie können die ControlNet-Erweiterung verwenden, wenn Sie ControlNet und ControlNet-Modelle installiert haben.

Unterstützt inpaint, scribble, lineart, openpose, tile, depth Controlnet-Modelle. Sobald Sie ein Modell auswählen, wird der Präprozessor automatisch eingestellt. Es funktioniert unabhängig vom Modell, das von der Controlnet-Erweiterung festgelegt wird.

Wenn Sie Passthrough auswählen, werden die Controlnet-Einstellungen verwendet, die Sie außerhalb von ADetailer festgelegt haben.

Erweiterte Optionen

Beispiel für eine API-Anfrage: wiki/REST-API

[SEP], [SKIP], [PROMPT] -Token: Wiki/Erweitert

Medien

? Nach Detailer (Adetailer) anzeigen ① 【Stabile Diffusion】
? Nach Detailer (Adetailer) anzeigen ② 【Stabile Diffusion】
ADetailer-Installation und 5 Verwendungsmethoden

Modell

Modell	Ziel	Karte 50	Karte 50-95
face_yolov8n.pt	2D / realistisches Gesicht	0,660	0,366
face_yolov8s.pt	2D / realistisches Gesicht	0,713	0,404
hand_yolov8n.pt	2D / realistische Hand	0,767	0,505
person_yolov8n-seg.pt	2D / realistische Person	0,782 (bbox) 0,761 (Maske)	0,555 (bbox) 0,460 (Maske)
person_yolov8s-seg.pt	2D / realistische Person	0,824 (bbox) 0,809 (Maske)	0,605 (bbox) 0,508 (Maske)
mediapipe_face_full	realistisches Gesicht	-	-
mediapipe_face_short	realistisches Gesicht	-	-
mediapipe_face_mesh	realistisches Gesicht	-	-

Die YOLO-Modelle finden Sie auf Huggingface Bingsu/adetailer.

Eine detaillierte Beschreibung des YOLO8-Modells finden Sie unter: https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#overview

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

Zusätzliches Modell

Geben Sie Ihr Ultralytics-Yolo-Modell in models/adetailer ein. Der Modellname sollte mit .pt enden.

Es muss ein Bbox-Erkennungs- oder Segmentmodell sein und die Bezeichnung „Alle“ verwenden.

Wie es funktioniert

ADetailer funktioniert in drei einfachen Schritten.

Erstellen Sie ein Bild.
Erkennen Sie Objekte mit einem Erkennungsmodell und erstellen Sie ein Maskenbild.
Inpaint mit dem Bild von 1 und der Maske von 2.

Entwicklung

ADetailer wurde mit dem Stable-Diffusion-1.5-Modell entwickelt und getestet, nur für die neueste Version des Repositorys AUTOMATIC1111/Stable-Diffusion-Webui.

Lizenz

ADetailer ist ein abgeleitetes Werk, das zwei AGPL-lizenzierte Werke (stable-diffusion-webui, ultralytics) verwendet und daher unter der AGPL-Lizenz vertrieben wird.