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5 分钟
StableDiffusion:高清放大

1. 背景#

​ 当图像分辨率较低清晰度较差或者需要图像修复时,可以使用 高清放大 功能,对图像进行高清化或者修复

2. 插值放大#

2.1 说明#

​ 直接对图像做像素间的插值,进行图像放大,其中双线性插值的效果相对更好。这种对图像直接放大的方式,对细节几乎没有加强处理

2.2 ComfyUI#

工作流#

插值放大

效果图#

参考图双线性插值
参考图效果图

3. 通过模型放大#

3.1 说明#

R-ESRGAN_x4plus适用于处理需要保留丰富细节和纹理的图像,一般用于写实类图片

R-ESRGAN_x4plus_anime_6B特别针对动漫和二次元图像进行了优化,专门为动漫风格图像设计,它能够更好地处理动漫图像中的色彩、线条和细节,一般用于二次元类图片3D渲染类图片

4x-UltraSharp可以生成大量细节,使图像更加清晰,并且可以在图像上留下自然的纹理,提升图像的质感

3.2 WebUI#

后期处理模块#

R-ESRGAN_4x+

效果图#

参考图R-ESRGAN_x4plus
参考图效果图

3.3 ComfyUI#

模型存放位置#

comfyUI\models\upscale_models

工作流#

R-ESRGAN_x4plus

4x-UltraSharp

效果图#

参考图R-ESRGAN_x4plus4x-UltraSharp
参考图效果图效果图

4. 重采样放大#

​ 结合放大模型生图模型,对原始图像进行重新采样,添加细节,实现高清放大

​ 在放大阶段,可以使用latent直接放大,也可以使用模型进行放大

4.1 WebUI#

图生图模块#

重采样放大

效果图#

参考图FLUX模型:重采样放大
参考图效果图

4.2 ComfyUI:Latent放大#

工作流#

​ 建议去噪程度0.4左右

  • SD 1.5

重采样放大:Latent放大

  • SDXL

重采样放大:Latent放大

  • FLUX

重采样放大:Latent放大

效果图#

一次采样重采样放大:Latent放大
一次采样重采样放大
一次采样重采样放大
一次采样重采样放大
一次采样重采样放大

4.3 ComfyUI:模型放大#

工作流#

​ 建议去噪程度0.4左右

  • SD 1.5

重采样放大:模型放大

  • SDXL

重采样放大:模型放大

  • FLUX

重采样放大:模型放大

效果图#

一次采样重采样放大:模型放大,预览缩放:50%
一次采样重采样放大
一次采样重采样放大
一次采样重采样放大
一次采样重采样放大

5. 放大插件:SUPIR#

5.1 说明:SDXL模型#

SUPIR旨在用于照片级真实感的图像恢复,图像细节增加效果显著。

5.2 示例#

工作流#

SUPIR

效果图#

参考图SUPIR
参考图效果图

6. 放大插件:Flux-ControlNet-Upscaler#

6.1 说明:FLUX模型#

​ 被Xlabs收购的Jasper AI团队,发布了基于Flux.1-dev的ControlNet插件,可以实现图像放大功能

6.2 示例#

工作流#

Flux.1-ControlNet-Upscaler

效果图#

参考图ControlNet-UpScaler
参考图效果图

7. 饰品精修#

7.1 工作流#

饰品精修

7.2 效果图#

原始图像:311 * 309一阶段:616 * 616二阶段:924 * 924
原图精修图-1精修图-2
原始图像:768 * 768一阶段:1536 * 1536二阶段:2304 * 2304
原图精修图-3精修图-4
原始图像:320 * 296一阶段:640 * 592二阶段:960 * 888
原图精修图-5精修图-6

7.3 结论#

  • 优点

    • 可以对低分辨率图高清化放大,增强图像细节
    • 可以根据成像效果,决定使用2倍放大还是3倍放大
  • 缺点

    • 由于AI生成图像具有随机性,因此生成的图像和原始图像在外形上会略有不同
    • AI生成时间依赖原始图像大小
      • 300*300分辨率的原始图像,生成高清图像,耗时约50秒(RTX 4090)
      • 768*768分辨率的原始图像,生成高清图像,耗时约270秒(RTX 4090)
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