一、简介
最近Roop换脸插件横空出世，大家再也不用看千篇一律的AI脸了，使用这个插件的过程中很多人发现换好的脸部存在精度不够问题，今天给大家分享使用Stable Diffusion高精度换脸的操作流程，这个可以说是AI做图的必备功能之一，应用领域非常广。
二、实操案例
1.图生图示例（局部重绘）
操作步骤一：初版换脸
Stable Diffusion 模型：BRA_V4_2.safetensors
外挂 VAE 模型：chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.vae.ckpt
Lora模型：
反向tag：
CLIP 终止层数：2
正向提示词：
反向提示词：
迭代步数 (Steps)：40
采样方法 (Sampler)：DPM++ SDE Karras
面部修复：开启
宽度：512
高度：768
总批次数：1
单批数量：1
提示词引导系数 (CFG Scale)：7
重绘幅度：0.1（根据实际情况调整）
随机数种子 (Seed)：-1
roop插件：启用 面部修复：GFPGAN 面部修复强度：0.9
初版换脸：
操作步骤二：对初版换脸精修
正向提示词： 1girl, solo, breasts, realistic, cleavage, lips, underwear, medium_breasts, upper_body, looking_at_viewer, black_hair, nose, see-through, bra, photorealistic
（1）将生成的图片发送到图生图
（2）关闭roop插件
（3）ControlNet v1.1.224：配置详见下图。
（4）选择脚本并执行生成图片
（5）精修后的图片（2K）
操作步骤三：对精修后的进行高精度处理
（1）发送到后期处理
（2）选择放大算法（4x-UltraSharp）
（3）高精度处理处理后的图片（文件过大上传失败了。。。）
出自：https://mp.weixin.qq.com/s/A3VKJAQZk0TqGWwGASYWfw