在 AI 繪圖領域中，Stable Diffusion 已成為一個強大的工具，但它在生成人臉和手部細節時常常會出現畸形問題。為了解決這個困擾，ADetailer 這個 Stable Diffusion 插件應運而生，它專門針對 AI 圖像修復，特別是在人臉優化和手部修正方面表現出色。這篇文章整理它的核心功能、安裝方式、模型清單，以及我實際用來改變表情和修正手指的提示詞設定。
ADetailer 的核心功能是什麼？
ADetailer 是一款功能強大的 AI 圖像修復工具，主要特點包括：
- 自動人臉檢測：利用先進的 YOLO 模型，ADetailer 能夠精確定位圖像中的人臉。
- 局部重繪：通過生成精確的遮罩，ADetailer 可以只對需要修復的區域進行重繪，保留原圖其他部分的完整性。
- 高解析度修復：對於低解析度圖像，ADetailer 能夠進行優化，提升圖像質量。
- 多模型支援：除了 YOLO 模型，ADetailer 還支援 MediaPipe 模型，為用戶提供更多選擇。
- 一鍵修復：簡化了複雜的修復流程，使用者只需點擊幾下就能完成高質量的圖像修復。
為什麼要用 ADetailer 來修復臉部和手部？
相比手動修復，ADetailer 在效率和效果上都有顯著優勢。它不僅能夠快速處理全身圖像生成中的細節問題，還可以輕鬆實現表情調整和年齡變化等高級效果。
具體來說，ADetailer 的運作流程是：
- 使用檢測模型自動識別人臉和手部。
- 面部和手部的識別部分使用穩定擴散進行裁剪和校正。
- 將校正後的面部和手部圖像小心地重新置放到其原始位置。
ADetailer 不僅可以用於修復扭曲的臉部，還有一些其他用途：
- 改變面部表情
- 更改一個人的年齡
- 改變外觀以類似於不同的種族或氛圍
- 僅將 LoRA 增強功能應用於面部
Stable Diffusion 專注於面部和手部的再生，從而改善了結果。在再生過程中，裁剪區域具有更高的解析度，可以詳細呈現眼睛和鼻子等各個特徵，最終產生精美的面部描繪。
ADetailer 在三個關鍵方面超越了其他技術，使其成為面部矯正的首選：
- 便利性：啟動「啟用 ADetailer」選項可啟動自動面部矯正，確保使用者友好且無憂的體驗。
- 記憶體消耗和生成時間優化：與涉及放大原始圖像的許多其他方法不同，這些方法會導致更大的檔大小和更長的處理時間，ADetailer 只關注面部圖像。這種方法可以在不影響圖像解析度的情況下進行有效的校正。
- 將 LoRA 應用於面部的靈活性：ADetailer 允許在矯正過程中進行微小調整，為使用者提供更大的靈活性和便利性。
如何安裝 ADetailer？
以下為 GitHub 的位置：<https://github.com/Bing-su/adetailer>
這邊是使用 Stable Diffusion WebUI 的 ADetailer 安裝教學：
- 切換到「擴展插件／Extensions」頁面，選擇「從網址安裝」。
- 輸入：<https://github.com/Bing-su/adetailer.git>，按下安裝。
- 按下 Apply and restart UI 按鈕。
此時進入「擴展插件 > 已安裝」，應該要可以看到 adetailer：
接著確認是否在首頁有出現 adetailer 的設定欄位：
ADetailer 提供哪些檢測模型？
ADetailer 提供用於檢測人臉、手和身體的模型。可根據想要生成的圖像或想要校正的特定部分（例如面部、手部、身體）選擇適當的模型。
| Model | Target 目標 |
|---|---|
| face_yolov8n.pt | 臉部（插圖／真實） |
| face_yolov8s.pt | 臉部（插圖／真實） |
| hand_yolov8n.pt | 手（插圖／真實） |
| person_yolov8n-seg.pt | 人物（插圖／真實） |
| person_yolov8n-seg.pt | 全身（插圖／真實） |
| person_yolov8s-seg.pt | 全身（插圖／真實） |
| person_yolov8s-seg.pt | 全身（插圖／真實） |
| mediapipe_face_full | 人臉（真實） |
| mediapipe_face_short | 人臉（真實） |
| mediapipe_face_mesh | 人臉（真實） |
在 ADetailer 選單中如何輸入提示詞？
以下為一個範例：
Prompt:
```text
(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.4), (extremely detailed 8k wallpaper), cheerleader outfit, 20-year-old woman, detailed face
```
Negative Prompt:
```text
EasyNegative, deformed face, ugly, bad face, deformed eyes
```
左邊的圖片沒有使用 ADetailer，右邊的圖片應用了 ADetailer。可以觀察到 ADetailer 可以糾正面部的任何扭曲：
如何用 ADetailer 改變表情和修正手指？
改變表情的步驟：
- 切換到「圖像信息（PNG Info）」選項
- 選擇要修改的圖片
- 輸入提示詞
若想檢查是否為五根手指，則可使用以下設定。
提示的關鍵字：
- `five fingers`
否定提示的關鍵詞：
- `deformed hand`
- `extra_fingers`
- `bad fingers`
- `missing fingers`
- `fewer digits, extra digit`
- `liquid fingers`
延伸閱讀
- ADetailer 自動人臉檢測與高品質修復完整教學：同樣聚焦 ADetailer、Stable Diffusion，可接著比較不同情境的做法。
- Stable Diffusion 主要功能與應用全解析：從圖像生成到科學研究：同樣聚焦 Stable Diffusion，可接著比較不同情境的做法。
- Stable Diffusion 主要功能與應用全解析：從文生圖到多模態與科學研究：同樣聚焦 Stable Diffusion，可接著比較不同情境的做法。
常見問題
ADetailer 是什麼？
ADetailer 是 Stable Diffusion WebUI 的擴充插件，用 YOLO 或 MediaPipe 模型自動檢測圖像中的臉部、手部或人物，再對該區域做局部重繪修復。它能在不改動整張圖的前提下，修正 AI 繪圖常見的五官與手指畸形。
ADetailer 如何安裝？
在 Stable Diffusion WebUI 的 Extensions 頁面選擇「從網址安裝」，輸入 `https://github.com/Bing-su/adetailer.git` 後按下 Install，再按 Apply and restart UI 重新啟動即可。安裝完成後首頁會出現 ADetailer 的設定欄位。
ADetailer 只能修復臉嗎？
不只臉部，它也支援手部和全身人物的檢測修復，還能用來改變面部表情、調整年齡外觀，或只把 LoRA 效果套用在臉部區域。
ADetailer 使用哪種模型？
預設使用 YOLO 系列模型（如 face_yolov8n.pt、hand_yolov8n.pt、person_yolov8n-seg.pt），另外支援 MediaPipe 人臉模型（mediapipe_face_full 等），可依插圖或真實風格選擇。
ADetailer 會不會很耗記憶體或拖慢生成速度？
不會明顯增加。它只針對檢測到的面部區域進行重繪，不像放大整張原圖的方法會產生更大的檔案和更長的處理時間，因此能在不影響圖像解析度的情況下完成校正。
手指畸形要怎麼用 ADetailer 修正？
選用 hand_yolov8n.pt 偵測手部，提示詞加上 `five fingers`，並在否定提示詞加入 `deformed hand`、`extra_fingers`、`bad fingers`、`missing fingers` 等關鍵詞，讓重繪時避免多指或少指。
參考資料
最後更新
2026-08-28（原文發布於 2024-08-12，本文保留原始筆記內容並補上 GEO 結構。）
關於作者 {#author}
Claire Chang ｜ 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。
首次發布：2024-08-12