这可能是因为在使用StableDiffusion进行人脸和手部修复时，可能会遇到一些复杂的问题，比如算法的限制、模型的不完美、训练数据不足等等。
首先，StableDiffusion的修复模型可能在某些情况下无法完全恢复原始图像的细节和精度。这可能是因为模型在训练时可能没有充分考虑到各种可能的图像特征和细节，或者是因为在修复过程中出现了某些算法限制或误差。
其次，当同时打开人脸重修和手部重修时，可能会对图像的某些部分产生干扰或冲突。这可能是因为人脸和手部的修复模型在处理图像时可能会产生一些互相干扰或竞争，导致最终的修复结果不如预期。
此外，如果您的输入图像质量较低或存在一些特殊情况（如面部表情、光线、角度等问题），也可能影响最终的修复结果。
针对这个问题，您可以尝试以下方法：
1. 单独进行脸部重修和手部重修，比较两者的结果，以便更好地了解每个模型的优缺点。
2. 检查输入图像的质量和特殊情况，尝试使用不同的输入图像进行修复，以便更好地了解模型在不同情况下的表现。
3. 检查模型的训练数据和参数设置，尝试调整模型的参数或使用不同的训练数据集进行训练，以便提高模型的性能。
4. 尝试使用其他修复工具或算法进行修复，以便比较不同工具或算法的性能和结果。
总之，在使用StableDiffusion进行人脸和手部修复时，需要注意模型的选择、输入图像的质量、参数设置等因素，以便获得最佳的修复结果。