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今天给大家分享一下用AI绘画Stable Diffusion 进行 高清修复Hi-Res Fix这是用于提升图像分辨率和细节的技术。在生成图像时初始的低分辨率图像会通过放大算法和细节增强技术被转换为高分辨率版本。这种方法能够显著提高图像的清晰度和视觉效果特别适用于需要精细细节的场景。
高清修复的三种方案
如何让图片更清晰、更有细节
1、文生图高分辨率修复Hi-Res Fix [示例]宽度750高度450 [示例]模型(Checkpoint)AnythingXL_v50.safetensors [示例]终止层数(CLIP)2 [示例]采样方法(Sampler)Euler [示例]迭代步数(Steps)32 [示例]提示词引导系数(CFG Scale)12 [示例]随机数种子(Seed)1528633348 [示例]正向提示词(white background,:1.5)1gril,clear face,High definition,white background,paint effect,long hair girl with white mixed with rainbow color flowing hair and starry color clothes,Beautiful hair,white hrie,rainbow hair, [示例]反向提示词lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fngers,extra digt,fewer digits,cropped,wort quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry,bad feet,nsfw,Deformed body,spectacles,Deformed face,blue face,dark background,black background,Rainbow backgroundm,cover the body, 步骤2放大修复
勾选“高分辨率修复(Hires.fix)”放大倍数根据你的需要选择放大算法可以根据模型推荐或自行尝试后进行选择一般来说二次元图片可采用“R-ESRGAN 4xAnime6B”、真实图片可采用“R-ESRGAN 4x”高清迭代步数设置为0(表示沿用原始迭代步数)设置重绘幅度(如希望接近原始画面不建议超过0.5) 关于R-ESRGAN 4x
R-ESRGAN 4x是一种图像超分辨率重建算法全称为“Real-Time Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network 4x”。这是基于生成式对抗网络GAN的一种算法是ESRGANEnhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks的改进版本之一。R-ESRGAN 4x通过引入残差连接和递归结构优化了ESRGAN的生成器网络并使用GAN进行训练。这使得R-ESRGAN 4x在提高图像分辨率的同时能够增强图像的细节和纹理生成的图像质量相比传统方法更高。它在多个图像增强任务中表现出色例如图像超分辨率、图像去模糊和图像去噪等。
步骤3生成高分辨率图片 点击生成边生成了经过高分辨率修复放大后的图片了 高分辨率修复适用于文生图的普遍细节优化可以克服直接生成高分辨率图片时的细节错误问题但其并不能突破显存限制生成高于你显卡性能所能达到的最高分辨率图片。高分辨率修复需要更多的GPU运算生成速度比较慢所以可以在低分辨率的情况下得到自己满意的图片后通过固定随机数种子后来进行高分辨率修复得到一张高清大图。
2. 图生图
“分区域画拼到一起”。图生图本身就是一种高清修复当你导入一张图片后设置新的分辨率SD就会根据新的分辨率模仿原图重新画一张图。
我以一张原始尺寸为450*658的图片为例 过程描述
步骤1设置图生图放大算法
在设置中点击侧边菜单中的“后期处理-放大”在“图生图放大算法”中选择算法后按上方的“保存设置”。 步骤2Upscale放大脚本 在图生图中导入需要放大的图片选择合适的模型按小三角按钮读取一下图片的原始尺寸重绘幅度同样建议不高于0.5。 在下方的脚本选项中选择“SD Upscale”选择合适的放大倍数放大算法选择参考我之前文生图中的说明。分块重叠像素宽度设置一个合适的值我这里选择64 步骤3根据分块重叠像素宽带调整重绘尺寸的值 将你设置好的分块重叠像素宽的值加到你重绘尺寸上的值然后重新输入一个数值。我这里原图是450*658那宽度就是45064514长度就是65864722 步骤4生成图片 点击生成便会生成一张分辨率是原始尺寸两倍大小的高清放大图了。而且它是通过分区域画后拼到一起的图通过这个方式高清放大的图可以突破我们显卡显存的上限生成出高于分辨率上限4倍的图像尺寸。 而我们设置的分块重叠像素宽度值就是用来平滑过渡这四块区域的衔接处的。
3. 生成后处理后期处理
简单放大随时可用 过程描述 步骤1设置放大算法 参考之前教程的建议选择合适的放大算法选择你希望的缩放比例。这里可以同时利用两种放大算法并设置算法2的强度后来提高图像放大的效果。 步骤2生成图片 点击生成便能快速生成一张放大的图片了。 虽然生成的速度要比前两种方法快但整体的精细度并不如前两种采用重绘的方式来放大的效果好。 通过以上步骤你可以生成高质量的高分辨率图像满足各种需求。从模型生成初始图像再到应用高清修复技术可以显著提升图像的清晰度和视觉效果。
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