Multi Diffusion + Tiled VAE + ControlNet

笔记做的好作业没烦恼(作业附后

)
高清修复与放大修复
高清修复:分两步将图像进行处理,
1、出低分辨率的
2、将出低分辨率的根据算法在生成高分辨率的
优势和缺点
3、高清重绘幅度
如果只是放大 0.3-0.5
如果想让AI有更大的想象空间可以考虑 0.5-0.7
2、放大算法
原理:是指将低分辨率进行放大高清时的 算法
带有 GAN 的 在高清重绘时细节保留的更好
二次元选择 6B的
二、图生图
1、两种方式 图生图里设置 和 利用脚本-SD upscale
1、图生图其实也是在 原图低分辨率上进行重绘放大高清
设置图生图高清算法----设置图生图高清算法
2、脚本放大 高清
是通过分割开图片成块状进行绘制
注意:重绘幅度 保持在 0.5
注意:重叠像素 64 是用来将图片被分割后拼接的
操作方法:
1、选择:“使用SD放大(SD upscale)”
2、选择放大系数
3、算法和 文生图里的高清放大算法一致 一般情况选择 GAN4x
4、将宽度和高度 在原先的基础上 +64
缺点:由于是切块AI很难将提示词在每一块种内容对号入座,绘出现问题
解决方法:减少 重绘幅度 和 加大 图块重叠像素
三、利用Ultimate SD upscale
1、图生图 重绘幅度在0.3-0.5之间
2、选择脚本 Ultimate SD upscale
3、类型:
有3种
- 根据图生图的设置 From img2img2 setting
- 自定义尺寸Custom size
- 从图像大小缩放Ultimate SD upsca
4、选择“根据图生图的设置 From img2img2 setting”
5、类型选择“Chess”
6、 宽度Tile width 1088 是1024+64=1088 高度Tile width 1088 1024+64=1088
7、蒙版模糊 mask 16
8、padding 64
三、利用附加功能
此方法适用于已经做好的图片,其实就是 重绘幅度为0 高清的放大
2、可以设置两种 算法进行高清放大
1、开启高清修复 960*540 调整只 1920*1080 奠定画面基础
2、放大算法使用 Larent 算法 因为潜空间在丰富细节上会有帮助,配合的重绘幅度不能太低建议0.5以上
3、开启 Tiled Diffusion和Tiled VAE
4、保持输入图像大小 ,倍数放大 3倍 6144*3456
5、放大算法使用 R A6B 在放大的同时保持细节的细腻