在接触AI绘画不久后，不知道很多小伙伴们在浏览别的朋友跑出来的图，有没有这样的感想，为什么别人跑出来的图是这样的？？？
或者这样的：
而我们辛辛苦苦跑出来的图是这样的：
那么到底是哪里出了问题呢？
本期内容，我将会以三点来讲解如何出一副细节完美，质量定价，像素超清的高清写实大图，各位老板感兴趣的话点一点关注哦~
第一：大模型的选择
众所周知，SD出图的的基本原理是依靠训练出来的大模型，在大模型这个浩瀚的图库里面对比选择，然后生成我们想要的图片，那么试想，一个大模型都是用画质模糊、质量不佳的图生产的，另外一个大模型都是用超高清图片训练而出，那么到了我们手上，使用的话，差别一定是很大的。不仅仅是图片的清晰度，图片的细节也尤为重要，这样我们在后期放大的时候，才不会显得你的图片很单调。
所以如何选择一个好的大模型，就非常重要了，我们选择大模型一般有几种方式：
（1）在C站直接查看别人大模型的展示图片，一般来说，展示图片已经可以表现出这个大模型的独有特征了
（2）当你看到一张非常不错的图的饿时候，可以看一下作者有没有配上生图说明，是用了哪个大模型，这样可以根据自己的需求来个性化选择
（3）很多大模型作者在分享的时候，会备注自己的模型跑图数据，迭代步数、采样方法应该怎样使用，才会跑出一张优质的图出来
第二：高分辨率修复
勾选高分辨率修复，我们可以把他当做是一种基础的图片放大手段，当然，他也可以根据我们的选择，调整放大算法和重绘幅度，来对我们的图片进行进一步的修复。不过不建议在这一步选择太大的图片，正常1024*1024即可，在这一步，我们的重点是：
保证图片的基础质量以及细节程度
因为放大的方法很多很多，但是原始质量和生产细节，是很多东西改变不了的，所以我们在前两步的时候，就要把我们图片的基础给打好
当然，让我们的计算机一次生产512*512的图片，和一次性生产1024*1024图片，对我们计算机显卡的压力也是成倍增加的，那么，有没有一种降低计算机显卡压力，还能把图生成4K/8kNE的办法呢？
有的！
第三：Tiled Diffusion
这款插件直接在插件库搜索名称即可下载，它的作用原理是：
将一张图划分为一块一块小图，类似于九宫格的形式，再将每个小格的区域绘画完成，最终拼接起来，就形成一张大图了
那么按照这个原理，即时我们想要在家用电脑上，生成一张8K的图也是没有任何问题的，当然，首先我们得弄清楚这款插件到底应该如何使用！
我们将需要放大的图片放到图生图中，不想改变图片原本样式的话，我们降低重绘幅度，将Tiled Diffusion和Tiled VAE
一般来说，其他的都不用动，我们直接选择保持原图像大小，调整我们需要放大的倍数即可，放大算法可以安装个人喜好设置，主要注意两点：
（1）潜空间分块重叠：大家可以想象一下，当一张张小图片被绘画出来后，拼接在一起，中间会不会有很明显的分裂感呢？那么这个选项的意义在于，不会让两张图片生硬重叠，而是让两张图片的边缘互相重叠，类似于视频剪辑的羽化，来降低突兀感，这个一般设置48/32即可
（2）潜空间分块宽高度：也就是我们想让一张图片，被分为多大的小块进行重绘，一般设置默认即可
小结
通过以上三个步骤，我们将一张图片的原始质量提高，然后补充它的具体细节，再通过两重优化和放大的手段，便可以轻松将一张图片跑出超级高清的样子了。
以下是我实操两张图片的前后对比，大家能看出来区别么？
本期内容就分享到这里啦~
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