Stable Diffusion中放大圖像的3種方法

要執(zhí)行 ControlNet tile upscale:

您想使用 Stable Diffusion 創(chuàng)建包含大量細節(jié)的大型圖像嗎舌界?您將需要使用升頻器锦秒。在本文中辖众,您將學習 3 種放大圖像的方法。

  • 人工智能升級器
  • 標清高檔
  • ControlNet瓷磚高檔

您將看到比較并了解這些方法的優(yōu)缺點尚氛。

如果您不熟悉該主題贩疙,則可能需要學習升頻器的基礎(chǔ)知識讹弯。

軟件

我們將使用 AUTOMATIC1111 ?Stable Diffusion GUI 來執(zhí)行放大。您可以在Windows这溅、? Mac或 Google Colab上使用此 GUI ?组民。

對于最后一種方法,我們需要Ultimate SD Upscale和ControlNet擴展悲靴。

Colab 用戶

如果您使用本站提供的Colab Notebook臭胜,您只需在啟動筆記本前選擇ControlNetUltimate SD Upscale擴展。

Windows 或 Mac 用戶

安裝 Ultimate SD 高級擴展

Ultimate SD upscale是一個擴展癞尚,提供類似于內(nèi)置SD Upscale腳本的功能耸三,但具有一些高級選項。

在 AUTOMATIC1111 中安裝 Ultimate SD upscale:

  1. 導(dǎo)航到**“擴展”**頁面浇揩。

  2. 選擇從 URL 安裝選項卡仪壮。

  3. 將以下 URL 放入擴展存儲庫字段的 URL 中。

https://github.com/Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111
  1. 單擊安裝按鈕胳徽。

  2. 等待擴展安裝成功的確認消息积锅。

  3. 重新啟動 AUTOMATIC1111爽彤。

如果安裝成功,您應(yīng)該會在img2img頁面底部的腳本下拉菜單中看到Ultimate SD upscale缚陷。

安裝 ControlNet 擴展

ControlNet是一個擴展适篙,可讓您額外控制圖像生成。請參閱ControlNet 教程以了解更多信息箫爷。

在 AUTOMATIC1111 中安裝 Ultimate SD upscale:

  1. 導(dǎo)航到**“擴展”**頁面匙瘪。

  2. 選擇從 URL 安裝選項卡。

  3. 將以下 URL 放入擴展存儲庫字段的 URL 中蝶缀。

https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
  1. 單擊安裝按鈕。

  2. 等待說明擴展已安裝的確認消息薄货。

  3. 重新啟動 AUTOMATIC1111翁都。

  4. 訪問ControlNet 模型頁面。

  5. 下載所有模型文件(文件名以 結(jié)尾.pth)谅猾。如果您不想全部下載柄慰,您可以只下載_tile本教程的瓦片模型(結(jié)尾為 )。

  6. 將模型文件放入 ControlNet 擴展的模型目錄中税娜。

穩(wěn)定擴散-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models
  1. 重新啟動 AUTOMATIC1111坐搔。

您應(yīng)該在 txt2img 頁面上看到 ControlNet 部分。瓷磚模型應(yīng)該可以在模型下拉菜單中進行選擇敬矩。如果看不到菜單概行,請按菜單旁邊的刷新按鈕。

輸入圖像

我們將使用 Stable Diffusion 生成的以下圖像弧岳。

型號:Lyriel v1.5

提示與否定提示:

“最后一舞”:在一個盛大的舞廳里凳忙,我們命運多舛的戀人共舞。當他們跳華爾茲時禽炬,時間似乎變慢了涧卵,迷失在彼此的眼中。他們不知道腹尖,這將是命運介入之前他們在一起的最后時刻柳恐。

(我從 GPT-4 得到了這個提示)

毀容的,變形的

原始尺寸非常腥柔!(768×512 像素)乐设。讓我們將其放大 4 倍至 3,072×2,048 像素。我們將使用三種放大方法進行測試断凶。

  1. 人工智能升級器
  2. 標清高檔
  3. ControlNet瓷磚高檔

方法一:AI Upscaler

AI Upscaler是一種AI 模型,經(jīng)過訓(xùn)練可以放大照片并填充細節(jié)认烁,從而使圖像保持清晰介汹。這是在 AUTOMATIC1111 中放大圖像的基本方法嘹承。

  1. 在 AUTOMATIC1111 中如庭,導(dǎo)航到Extras頁面叹卷。

  2. 將圖像上傳到圖像畫布。

  3. Resize設(shè)置為 4坪它。(將圖像放大 4 倍骤竹。)

4. 在Upscaler 1中選擇一個 upscaler 。我使用了Universal Upscaler v2往毡,但你可以使用任何一個蒙揣。(請參閱此處下載和安裝新的升級器的說明)

  1. 點擊生成

片刻之后开瞭,您將在右側(cè)的輸出窗口中看到放大后的圖像懒震。

讓我們看看進展如何。我們先來看看裙子嗤详。

它在忠實地填充裙子的細節(jié)方面做得不錯个扰。

但是這位女士的臉需要一些超出這個升級器所能做的增強。

當然葱色,你可以開啟人臉修復(fù)递宅,它使用另一個AI模型來修復(fù)人臉。但是因為模型沒有用這種特殊的風格進行訓(xùn)練苍狰,它可能會引入偽像并使面部看起來不自然恐锣。

方法二:標清高檔

有沒有什么方法可以不使用面部修復(fù)來修復(fù)面部?

首先舞痰,這張臉有點像原始圖像中的那張臉土榴。這就是為什么我們在擴大規(guī)模時得到了我們所得到的。

但是矢赁,如果您接受更多更改撩银,因為原始圖像無論如何都是計算機生成的呢够庙?您可以執(zhí)行一輪額外的圖像到圖像以重新生成細節(jié)。

這正是 SD 高檔腳本所做的剔难。

這種方法的好處是

  • 可以使用相同的模型和提示生成新的放大細節(jié)。
  • 移除由 AI upscaler 引入的偽影读宙。

您可以使用AUTOMATIC1111 中 img2img 頁面上的SD Upscale腳本輕松地同時執(zhí)行 AI upscaling 和 SD img2img唇兑。該腳本在小塊中執(zhí)行穩(wěn)定擴散 img2img蔫耽,因此它適用于低 VRAM GPU 卡。

分步指南

按照以下步驟執(zhí)行 SD 升級鳖眼。

  1. img2img頁面钦讳,將圖片上傳到 Image Canvas。

2.輸入原提示否定提示琼开。如果您沒有原始提示搞动,您可以使用“非常詳細”滋尉。

備選方案 1:如果您剛剛在txt2img頁面上生成圖像碌识,請單擊發(fā)送到 img2img按鈕筏餐。圖像和提示將自動填充魁瞪。

備選方案 2:如果您將生成的圖像保存在本地存儲中峦耘,則可以將其上傳到PNG 信息頁面。您應(yīng)該會看到生成此圖像的所有信息洛口,包括提示和模型。單擊發(fā)送到 img2img樟遣。圖像和提示將自動填充豹悬。

  1. 穩(wěn)定擴散檢查點下拉菜單中,選擇生成此圖像時最初使用的模型

  2. 將圖像寬度高度都設(shè)置為 512伤柄。這是用于 SD 放大的圖塊大小秤朗。

  3. 去噪強度設(shè)置為 0.3。較高的值將導(dǎo)致更多的細節(jié)和恢復(fù)作谭,但不應(yīng)將其設(shè)置為高于 0.4患蹂。否則,您會看到偽影酱床。

5. 在img2img頁面的按鈕附近找到腳本下拉菜單慷垮。選擇標清高檔汤纸。

  1. 比例因子設(shè)置為 4 以放大 4 倍贮泞。

  2. 選擇一個升頻器。我選擇了與之前方法相同的升頻器令蛉。但如果沒有蝎宇,您可以選擇 ESRGAN 或 R-ESRGAN。

  1. 單擊生成

結(jié)果

這就是我得到的熊榛。

得益于 Stable Diffusion img2img绘沉,硬木地板有很多細節(jié)择懂。

現(xiàn)在讓我們比較一下臉。

不錯的改進!SD upscale 在不引入偽像的情況下修復(fù)面部。

讓我們檢查一下這件衣服锄俄,好嗎?

他們也有更多的細節(jié)车柠。

您可以嘗試使用以下參數(shù)。

  • 采樣步長:設(shè)置為更高的值,例如 50 – 100竹祷,可以獲得更多的細節(jié)谈跛。
  • 抽樣法。細節(jié)可能不同塑陵,尤其是祖先采樣器感憾。
  • 去鼻強度×罨ǎ控制要添加多少細節(jié)扮碧。此方法的可行范圍在 0.1 和 0.4 之間蜀漆。
  • 種子:改變細節(jié)毯盈。

細節(jié)級別由去噪強度參數(shù)控制幅慌。正如我之前所說斑司,如果將其設(shè)置為高于 0.4踩叭,則此方法會失效,因為穩(wěn)定擴散會使圖像改變太多。您將開始看到人工制品悔耘。

有什么方法可以在不犧牲原始構(gòu)圖的情況下增加去噪強度溪窒?嗯……這聽起來非常類似于從參考圖像復(fù)制構(gòu)圖的擴展功能……

這是正確的。解決方案是使用ControlNet挣轨!

方法 3:ControlNet 平鋪高檔

ControlNet tile是一種用于重新生成圖像細節(jié)的 ControlNet 模型彤委。如果本地圖片詳情與提示不符,則忽略提示详囤,填寫本地詳情逞力。這種行為使其非常適合在圖塊中放大,因此它適用于低 VRAM 設(shè)置钓试。

您需要安裝Ultimate SD Upscale和ControlNet擴展才能使用此方法硝烂。如果您還沒有這樣做,請按照軟件部分中的說明進行操作清寇。

我不知道為什么這種方法不適用于內(nèi)置的 SD Upscale 腳本椭微。它應(yīng)該鉴象,但它沒有忙菠。

分步指南

要執(zhí)行 ControlNet tile upscale:

  1. 導(dǎo)航到AUTOMATIC1111 中的img2img頁面。

  2. 將您的圖像上傳到img2img 畫布纺弊。

3.輸入原提示和否定提示牛欢。如果您沒有原始提示,您可以使用“非常詳細”淆游。

備選方案 1:如果您剛剛在 txt2img 頁面上生成圖像傍睹,則可以單擊發(fā)送到 img2img按鈕。圖像和提示將自動填充在img2img頁面上犹菱。

備選方案 2:如果您在本地圖像中保存了生成的圖像拾稳,請將其上傳到PNG 信息頁面。您應(yīng)該會看到生成此圖像的所有信息腊脱,包括提示和模型访得。單擊發(fā)送到 img2img。圖像和提示將自動填充陕凹。在img2img頁面上悍抑。

  1. 采樣步數(shù)設(shè)置為 50鳄炉。

  2. 去噪強度設(shè)置為 0.5。

以下步驟適用于ControlNet部分传趾。

  1. 將相同的原始圖像上傳到 ControlNet 的圖像畫布

  2. 選擇啟用以啟用 ControlNet 擴展泥技。

8.在預(yù)處理器下拉菜單中選擇tile_resample浆兰。

9.在模型下拉菜單中選擇control_v…_sd15_tile

以下步驟適用于Ultimate SD Upscale擴展珊豹。

  1. 在頁面底部附近的腳本下拉菜單中簸呈,選擇****Ultimate SD Upscale

  2. Target size type下拉菜單中店茶,選擇Scale from image size蜕便。

  3. 比例設(shè)置為 4。

  4. 選擇一個升頻器贩幻。我使用了 Universal Upscaler v2轿腺。但是您可以為通用升頻器選擇 ESRGAN 或 R-ESRGAN。

  1. 確認 Tile 寬度為 512丛楚,高度為 0族壳。這將在放大期間使用 512×512 tile。

  2. 單擊生成趣些。

結(jié)果

這是放大后的圖像仿荆。

讓我們放大比較。

這是面孔坏平。

驚人的拢操!ControlNet 磁貼升級的質(zhì)量無異于改變生活。面部和頭發(fā)的渲染非常清晰舶替,有很多細節(jié)令境。

現(xiàn)在讓我們檢查一下這件衣服。

看到添加了多少細節(jié)讓我大吃一驚顾瞪!

這種方法的缺點可能是添加了太多細節(jié)展父。它可能會以某種方式改變圖像,使其不再是原始圖像的忠實放大玲昧。但這取決于你的目標栖茉。

參數(shù)調(diào)整

您可以嘗試使用以下參數(shù)。

  • 降噪強度:降低它以減少添加的細節(jié)量孵延。根據(jù)我的經(jīng)驗吕漂,最高合理值是 0.5。
  • 下采樣率(ControlNet):控制對控制塊進行多少下采樣尘应。增加此值會使控制圖像更加模糊惶凝『鸹ⅲ控制圖像越隱蔽,模型在制作細節(jié)時就越自由苍鲜。

使用下采樣控制圖像思灰。

  • 采樣步數(shù):增加步數(shù)往往會改善細節(jié)和清晰度。
  • Sampling method : 和SD Upscale一樣混滔,sampler可以起到最后細節(jié)的作用洒疚。
  • 種子:更改種子以更改詳細信息。
  • Seam fix (Ultimate SD Upscale):如果您覺得可以看到 512×512 的拼貼坯屿,請啟用油湖。此選項會沿著圖塊的邊界運行額外的一輪放大。

你應(yīng)該使用哪一個领跛?

在三個升級選項中 — AI 升級乏德、SD 升級和 ControlNet tile 升級,您應(yīng)該使用哪一個吠昭?

在開始推薦之前喊括,我認為 SD upscale 和 ControlNet tile upscale 的用例是相似的。ControlNet tile 高檔是優(yōu)越的矢棚。在任何情況下瘾晃,您都不會想要使用 SD upscale 而不是 ControlNet tile upscale。

所以它歸結(jié)為 2 個選擇:(1) AI upscaler幻妓,和 (2) ControlNet tile upscale蹦误。

由于您通常會在 ControlNet tile 操作之前使用 AI upscale 對圖像進行 upscale,因此本質(zhì)上歸結(jié)為是否使用 ControlNet tile conditioning 執(zhí)行額外的圖像到圖像肉津。

如果您使用的是真實照片或保真度對您很重要强胰,您可能希望放棄 ControlNet tile 并僅使用 AI upscaler。有許多AI 升頻器可用于不同類型的圖像妹沙。

事實上偶洋,即使是這些 AI upscalers 也會彌補細節(jié),因此請明智地使用它們距糖。

如果您還可以甚至更喜歡添加細節(jié)玄窝,ControlNet tile upscale 是您的不二之選。這適用于使用 Stable Diffusion 或其他 AI 圖像生成器生成的圖像悍引。

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