“ 【AI绘画-stableDiffusion】图片放大;高清修复;重绘幅度调参讲解;SD upscale 放大脚本 ”

发布时间:2023-10-30
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来源:CSDN
作者:CSND
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文章参考:https://www.bilibili.com/video/BV11m4y12727/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=38d6ea3466db371e6c07c24eed03219b img

一、图生图(基于已有图片的高清修复)

1.提升整图分辨率(优点:对原图影响较小;缺点:显存占用较大) · 1.1 使用自己生成出来的图片 · 1.2 使用别人的图片 2.SD upscale(SD放大) · 区块重绘,再拼接(优点:效果更好。且占用显存小,但操作复杂。用于想对图片做点儿小改动或微小画风切换的时候)

二、文生图(用于提示词生成高清图片)

实际上是 文 -> 生低分辨率图 -> 生高清图 用于没有现有图片的时候,我们想要直接生成高分辨率版本的时候

一、图生图(基于已有图片的高清修复)

方法1:整图

1.1 使用自己的图片 1.可以在 图库浏览器 中打开我们生成过的图片(也可以直接图生图,但那就会丢失关键词了) img 2.按比例调整 宽度、高度 img img 3.重绘幅度 调参 重绘幅度调参说明: 重绘幅度的推荐区间为 0.25~0.7 · 重绘幅度越小,保留原本图像的细节就会越多 · 看起来这是好事,但若 < 0.25,则可能发生图片边缘模糊的问题 · 生成和原本差不多的图片推荐值:0.3~0.45 · 生成更精密的图片,不保留原图过多的细节的推荐值:0.45~0.7 img 4.设置图生图使用的默认算法(如果以前设置过也可以不设置) 设置 -> 放大 -> 图生图的放大算法(推荐:R-ESRGAN 4X+ Anime、BSRGAN) img 保存! img 1.2 使用别人的图片 1.更多 img 2.放入想要放大的图片 img 3.等比缩放比例调节为 2~3 之间(或其他,自行尝试,这只是一个推荐值) img 4.选择神经网络,推荐使用 BSRGAN,或者 SwinIR_4x。 我还是首推 BSRGAN,但如果你需要让画面更明亮一些,而非真实一些,那就使用后者。 img 下面是不同神经网络的放大效果: img

方法2:SD upscale(SD 放大),分区块重绘

1.在“图生图”中选择脚本“使用SD”放大 img 2.重绘幅度 调参 重绘幅度调参说明: 重绘幅度的推荐区间为 0.25~0.7 · 重绘幅度越小,保留原本图像的细节就会越多 · 看起来这是好事,但若 < 0.25,则可能发生图片边缘模糊的问题 · 生成和原本差不多的图片推荐值:0.3~0.45 · 生成更精密的图片,不保留原图过多的细节的推荐值:0.45~0.7 img 3.调整缩放系数(2~3即可) img 4.选择放大算法 推荐 R-ESRGAN 4x+ AnimeSE、BSRGAN 5.设置重叠像素 重叠像素说明: 因为我们要将一张图拆分为好多个区块,在重绘后再将它们拼接起来 所以拼接处肯定会出现对不上的问题:img img 重叠像素的设置就是将拼接处重新进行 柔和处理,让过渡区变自然: img 重叠像素设置为 默认64 如果不够,我们可以呈比例进行增长如:128、256… img 6.根据重叠像素(tile overlap)修改 宽度、高度 如下图 600*600 -> 664(600+64) * 664(600+64) 但请注意,虽然我们设置的宽度、高度是 664,但最终生成出来图片是根据 600 * 600 等比例放大的 最终的图片尺寸应为:1200*1200 img -> img 如果还是觉得过渡生硬,那么可以继续加大缓冲带,并调整宽度、高度: img -> img 7.如果额外加戏,生成出了我们不想要的额外的内容,则可以通过这种方法修复: · 降低重绘幅度 · 增加缓冲区大小 img img

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""付出就会有回报,比如一倍的奢望,换两倍的失望。""

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