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背景替换/去除

SD 配合模型理解图像中的不同部分，包括哪些是背景，哪些是前景，然后对象提取对应的部分

对于背景替换，它会生成与原图语义一致但细节不同的背景，模型会基于理解的内容生成新的图像部分。

对于背景去除，它会移除背景的所有内容

大模型配合 SD 算法提取图像特征，辨识需要替换或消除的对象。SD 算法会预测被移除部分周围的背景内容，然后生成的背景与整体图像风格一致的内容填充到图片内部

图片放大技术主要利用高清放大算法。这一过程首先对低质量图片进行升噪处理，然后结合大型模型进行降噪，以产生更高质量的图像。理论上，如果算力足够强大，可以实现原图放大 10 倍以上，从而显著改善低质量图片的质量。

在 FPS 电脑游戏中，许多追求高帧率的场景就是利用这种技术实现的。

stabl-diffusion 本身是有一套自己的语法的，通过使用这套语法，可以更有效地生成高质量且符合用户期望的图像。

提示词优化通过训练大量的 sd（Stable Diffusion）提示词，它使得普通的提示词趋向于更优质、更适合 SD 使用的词汇。这种优化大大提高了图像的整体质量。

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