Aigc工程师 发表于 2024-7-22 21:39:00

第六集:参数-高分辨率修复

图文教程

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在上节课我们学习了分辨率宽高数值

这里继续学习分辨率:高分辨率修复

高分辨率修复的意义

实际使用SD发现,分辨率拉得太高、显卡崩坏;使用高清提示词、AI很多时候也是力不从心。

正常我们使用宽高为512 x 756生图,如果出的图由于分辨率太低让整个画面质感很低甚至扭曲。

如果直接提高分辨率,比如提高到1024 x 1512,第一我们的电脑没有那么强大的显卡,会导致出图报错而程序崩坏;或者因为图片元素太少而导致图片崩坏。

这时我们就可以通过“高分辨率修复”放大2倍,同样分辨率变成了1024 x 1512,而这个过程并不会占太多显存,还可以让我们更容易获得满意的钛合金作品。

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高分辨率修复的原理

先参考提示词大致轮廓通过低分辨率进行绘图,然后将图片进行高清放大,再参照提示词进行细节的补充和还原提高图片质量。

参数设置

放大算法选择

ESRGAN系列

ESRGAN_4x适用于照片写实类(可能出现细节过于锐利的效果,但有些人喜欢这样的风格)

R-ESRGAN 4x+(全能型)

R-ESRGAN 4x+ Anime6B(适用于二次元)

R-ESRGAN-General-WDN-4xV3(适用于厚涂插画)

SwinIR_4x

SwinIR_4x需要表现光影的厚涂插画表现优于照片和二次元的图片放大,但逊于R-ESRGAN-General-WDN-4xV3

LDSR

LDSR照片写实类图片表现很好,插画和二次元图片不行,而且体积很大,速度很慢(好奇的话,可以尝试)

Latent系列

Latent 潜变量 - Latent (antialiased) 潜变量(抗锯齿) - Latent (bicubic) 潜变量(双三次插值) - Latent (bicubic antialiased) 潜变量(双三次插值并抗锯齿) - Latent (nearest) 潜在(最邻近) - Latent (nearest-exact) 潜在(最邻近-整数)

Latent 在许多情况下效果不错,但重绘幅度小于 0.5 后就不甚理想,如果对超模比较专业或想去更深入研究可以尝试。

放大算法总结

上面的这些超分模型并不是固定用于某一类风格的图片放大,你可以自行尝试。(个别除外,例如Anime6B)

懒得尝试可以按照这个来:照片类ESRGAN_4x,插画风R-ESRGAN-General-WDN-4xV3,二次元R-ESRGAN 4x+ Anime6B

更懒版本:照片类ESRGAN_4x,其余R-ESRGAN 4x+

不想动版本:R-ESRGAN 4x+

放大倍数选择

通常选择2倍就行,如果电脑配置低,可以多次尝试256 x 256图,找到满意的图片,进行2倍放大。

高分迭代步数设置

一般不需要调整设置0即可,表示和图像原始生成时采用相同的步数。

重绘幅度设置

决定算法对图像内容的保留程度。

该值越高,放大后图像和原图差别越大。

该值越低,放大后图像和原图差别越小。

一般来讲阈值是0.7左右,超过0.7和原图基本上无关,小于0.3就是稍微改一些,设置0只是高清放大但不进行修复,设置1会得到一个完全不同的图像。

建议在0.3-0.7之间。

平铺图 (Tiling)

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就是生成一张和我们瓷砖一样的图,每边可以重合对接的图

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但值得注意的是,提示词无效,你在提示词里输入任何东西,好像出的图都是随机的,该功能意义不大!
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