本文介绍了使用Stable Diffusion模型进行低分辨率图片超清放大和修复细节的方法。通过具体实操案例,详细说明了生成图片、发送到图生图和后期处理的步骤,包括模型选择、参数设置和放大算法等。该方法仅需低显存即可实现高分辨率图片的生成和细节修复,操作简单,效果显著。
一、简介
大家好呀!我是木木~今天我要跟大家分享一个超清放大和修复细节的技巧!你有没有遇到过想要对低分辨率的图片进行放大和修复细节的需求,但是显卡显存只有4G,感觉束手无策?别担心,这篇文章可以帮助你解决这个问题!不仅能够将低分辨率的图片放大到10K分辨率,还能修复细节,让你的图片焕然一新!而且最重要的是,它仅需低显存就能完成这一切!是不是很惊喜?现在,让我来给大家详细介绍一下使用Stable Diffusion进行超清放大和修复细节的过程吧!
二、实操案例
第一步:正常生成一张图片(图片大小1MB左右)
Stable Diffusion 模型:奇幻骇客_白棱XL_v1029.safetensors
外挂 VAE 模型:无
Lora模型:无
反向tag:无
CLIP 终止层数:2
正向提示词:1girl,white hair
反向提示词:lowres, mutated hands and fingers,
迭代步数 (Steps):35
采样方法 (Sampler):DPM++ 3M SDE Exponential
宽度:768
高度:1344
总批次数:1
单批数量:1
提示词引导系数 (CFG Scale):7
随机数种子 (Seed):485128632
第二步:发送到图生图(图片大小3MB左右)
保持正负关键词不变,迭代步数可以调整高一点,保证更多的细节,采样建议DPM++ 2M SDE Karras,重绘控制在0.3到0.5之间,脚本选择ultimate SD upscale,一般选择2倍,放大算法(写实用4x_ultraSharp、动漫用R_ESRGAN 4X+Anime6B)。
Stable Diffusion 模型:奇幻骇客_白棱XL_v1029.safetensors
外挂 VAE 模型:无
Lora模型:无
CLIP 终止层数:2
正向提示词:1girl,white hair
反向提示词:lowres, mutated hands and fingers,
缩放模式:仅调整大小
迭代步数 (Steps):35
采样方法 (Sampler):DPM++ 2M SDE Karras
宽度:768
高度:1344
总批次数:1
单批数量:1
提示词引导系数 (CFG Scale):7
随机数种子 (Seed):485128632
重绘幅度:0.3
脚本:SD upscale
放大算法:4x-UltraSharp
其他:都是默认
第三步:点击发送到后期处理(图片大小38MB左右)
倍率选择3,放大算法(写实4x_ultraSharp,动漫R_ESRGAN 4X+Anime6B)。PS:图片大小限制无法上传原图!!!
以上即为本期Stable Diffusion超清放大及修复细节的操作流程。
出自:https://mp.weixin.qq.com/s/_ttMburUT-_PKGtdz7a-xw
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