A1111での顔画像と画像全体の修復、アップスケールの方法

GFPGAN（顔修復・補正モデル） — GitHubリポジトリ: https://github.com/TencentARC/GFPGAN GitHub

GFPGANのダウンロード方法はこちらのページで解説しています

【GFPGANのインストール方法と使い方】と【Automatic1111で使用する方法】 GFPGANとは？ GFPGAN(Generative Facial Prior GAN)は、顔画像に特化した、顔復元のためのツールです。リアルな仕上がりで古い写真の再生に最適なツールです。顔以外の…

CodeFormer（別の顔修復アルゴリズム） — GitHubリポジトリ: https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/tag/v0.1.0

CodeFormerのダウンロード方法はこちらのページで解説しています

【CodeFormerの使い方】3通りの方法 3通りの使い方 CodeFormerとは？ 顔の復元・補完・高画質化に特化したAIツールです。主に次のような用途に向いています ぼやけた顔写真を鮮明にしたいとき AI生成画像の…

RestoreFormer, GFPGAN, CodeFormer = 顔修復モデル

face_restore の内部で選べる 顔修復モデル具体的な処理エンジン

コミュニティで言われている **「RestoreFormerPlus」 は以下のどれかに該当することが多いようです。

A1111 内での設定例

アップスケール（Real-ESRGAN / ESRGAN）

• モデル：
  • 肌質を柔らかく残したい → RealESRGAN_Anime/ Soft 系
  • 標準 RealESRGAN だと硬くなる場合がある
• scale：2x or 4x（用途に合わせる）
• 順番： 元画像 → 顔修復（RestoreFormer） → アップスケール（Real-ESRGAN）

RealESRGAN_Anime / Soft 系（アップスケール）

• ダウンロード方法
  • A1111 Extras で初めて使うと自動でダウンロードされている
  • 手動で入れる場合は：
    1. Real-ESRGAN GitHub からモデルファイル（.pth）をダウンロード
    2. A1111 → models/ESRGAN/ フォルダに配置

1. 「Extras」 → 「Upscaler」欄で RealESRGAN を選択
2. 「Model」欄でがあるUIの場合は AnimeVideo または Softなどを選択
3. Scale は 2x or 4x

GFPGAN, CodeFormer = 顔修復モデル

GFPGANの使用で注意が必要なのは、主に目と横顔です。
目の違和感は、比較的すぐに気付きますが、見落としがちなのは頭部と顔の境目です。

GFPGAN

CodeFormer

顔の修正で、GFPGANとCodeformerをマックスで効かせてしまう都が頭部と顔の境目が更に気になります。

組み合わせ例（柔らかい雰囲気）

1. Upscaler 1 → Real-ESRGAN Soft
   Upscaler 2 → None
   Scale to → 2〜4倍（元画像サイズによる）
2. GFPGAN Visibility → 0.2～
3. CodeFormer Visibility → 0.2〜
4. CodeFormer Weight → 0.3〜0.5

こうすると、顔修復は弱めに効かせつつ、アップスケールで柔らかい肌質を維持できます。

顔修復モデルは顔だけ修正するため、周囲との質感差が必ず出ます。
最も自然にするには、顔修復＋軽い全体アップスケール で画像全体のトーンを揃えるのが一番手軽です。

未来

画像全体の修復をしたい場合にはComfyUI
の使用がおすすめです！

1. Split oversized images（大きすぎる画像の分割）

• Threshold（閾値）：
  • 分割を行う基準サイズ。
  • 例：0.5 → デフォルト比率や解像度に応じて、画像が大きすぎる場合に分割される
• Overlap ratio（重なり比率）：
  • 分割した画像パーツ同士の重なり量
  • 例：0.2 → 隣接するパーツが 20% 重なるように切る
  • 重なりがあることで、分割後のつなぎ目に違和感が出にくくなる

2. Auto focal point crop（自動焦点切り抜き）

• 目的：顔や重要部分を中心にして切り抜き / アップスケールするための設定
• Focal point face weight（顔の重み）：
  • 顔の存在がどれだけ切り抜きに影響するか
  • 高めにすると、顔を中心に切り抜くようになる（例：0.9）
• Focal point entropy weight（情報量重み）：
  • 画像の「情報が多い部分（テクスチャやディテール）」を重視する割合
  • 高いと、顔だけでなく髪や服など細部も切り抜き範囲に含まれやすくなる
• Focal point edges weight（輪郭重み）：
  • 画像の端や境界をどれだけ切り抜きに含めるか
  • 高めだと、顔以外の周辺部分も切り抜き対象に

6. Auto-sized crop（自動サイズクロップ）

• Dimension lower bound: 384
• Dimension upper bound: 768
• Area lower bound: 4096
• Area upper bound: 409600
• Resizing objective: Maximize area / Minimize error
• Error threshold: 0.1

これは「Cropping のサイズ制御ルール」。
生成物のアスペクトを保ちつつ、情報損失を最小化するための設定。

7. 反転コピー（Create flipped copies）

• Horizontal / Vertical / Both
  → チェックがあると左右反転画像を作りデータ拡張。

（どれがONかは未記載。）

8. キャプション生成（Caption）

• Deepbooru / BLIP
  → 自動タグ付け。
  → どちらを使うか設定可能。

未来

さらにクオリティーの高い画像修復をしたい場合にはTopazGigapixelや、Topaz Gigapixel も使えるPhotoshopがおすすめです！