stable diffusion实践操作-宽高设置以及高清修复

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系列文章目录

stable diffusion实践操作



前言

主要介绍SD的宽高设置以及高清修复

基础模型都是通过512512的图像集训练的,所以我们采用SD1.5模型的时候,宽高不要超过512512,否则,图像就会出现不可以控.

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但是在实际工作中,我们需要更加高清图片怎么办,这就是本章的主要内容。


一、SD宽高怎么设置?

1.1 宽高历史

SD生成256256图片效果最好。512512是SD一直使用的画布大小。如果我们给一个大画布的时候,就很容易产生无法理解的内容,所以我们在使用SD2.0以前的模型时,宽高不要超过512*512,如果想要更加大的图片,可以通过高精度修复来进行修复。

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二、高清修复

1. 文生图中的高清修复

1.按钮Hires.fix

相关参数:放大算法,高分迭代步数,重绘幅度,放大倍率,宽高调整
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放大算法,webUI中默认提供了很多放大算法。
高清修复采样次数,设置为0时,采用默认步数,这个参数一般不用调整。
重绘幅度,决定算法对图像内容的保留程度,该值越高,放大后图像就比放大前图像差别越大,低值为修正原图,高值就会对原图进行不同程度的改写。
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2.不同放大算法对比

在实际中也要根据不同模型来测试,不同风格的图片采用不同的放大算法和重绘幅度(0.5左右)。

1.第一类
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下图是对比,可以看到,不同放大算法差异很大

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2.第二类
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3.第三类
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4.第四类
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5.第五类
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6.第六类
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7.第七类
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8.第八类
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9.第九类
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10.第十类
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放大对比

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11.前10归纳

绿色的代表建议使用,黄色代表尝试,红色代表不建议使用
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2.图生图中的高清修复

1.第一类Ultimeate SD upscale(需要安装插件)

1. 插件安装与打开

脚本中选择Ultimeate SD upscale,这个需要安装插件才能使用
插件名称位置:https://gitcode.net/ranting8323/ultimate-upscale-for-automatic1111

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2.参数

作者提供了官方文档:
https://github.com/Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111/wiki/FAQ
第一个,目标尺寸类型,Scale from image size按照图生图原始设置,custom size自定义
第二个,放大算法
第三个,重绘类型linear,chess(分块),none
第四个,接缝修复(没有明显接缝,就不要使用)
详细使用参考官方文档即可。

3.使用
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2.第二类 SDupscale

1. 打开
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2. 原理

它是将原图分解成一个个图块tiles,然后对每一块进行高清修复,最后再拼接起来。

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3.参数

参数有3个,分块重叠像素宽度,放大倍数,放大算法

第一个参数,Tile overlap,使用SD放大时,分块处的像素重叠宽度,分块间重叠有助于图像合并时,产生明显接缝,官方默认设置64.

如果为0,那么接缝处非常明显

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如果改为256,那么效果就比较好

第二个参数,放大倍数,这个没什么说的

第三个参数,放大算法

2.第三类 SDupscale

4.使用

按照下图三个框设置就可以了

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3.其它高清放大方法和工具以及小妙用

1.打开

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2.参数

特别强调重绘,重修是指对图片细节进行重新绘制.

3.使用

1.打开

当使用文生图或者图生图的时候,通过下面按键进行后处理,或者直接从电脑中拖入图片进行处理
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2.设置参数
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1.缩放比例,缩放到

一般用等比缩放

2.放大算法1
3.放大算法2

采用两种放大算法,最后叠加

4.放大算法2 可见度

第二种放大算法叠加后的强度,为0的时候,不采用算法2,使用1的时候完全由算法2处理

5.GFPGAN可见程度

GFPGAN是一种由腾讯PCG团队研发的先进人脸回复技术,从低质量回复高质量人脸的目标,相关论文为

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PCG介绍

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6.CodeFormer可见程度

新加坡南洋理工研发的人脸回复技术,从低质量的人脸恢复高质量的人脸,相关论文为

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7.GFPGAN、CodeFormer两种区别

这两种算法只能修复人脸,对人脸外面的就没有什么用了
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8.CodeFormer权重

总结

1. 最好使用附加功能放大

从效果上看文生图高清修复要比附加功能放大更加好一点
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但是文生图放大耗费时间,实际中我们都采用附加功能放大功能。

2. 两种人脸修复只能修复人脸,其余的修复不了。

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以上就是今天要讲的内容。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-691478.html

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