StableDiffusionWebUI:高分辨率修复(Hires.fix)-算法
目录
- 【前言】
- 【Hires.fix】
- 提示词-中文
- 提示词-英文
- checkpoint
- 随机种子
- 采样器
- 迭代步数
- 重绘幅度
- 算法Latent
- 算法Latent (antialiased)
- 算法Latent (bicubic)
- 算法Latent (bicubic antialiased)
- 算法Latent (nearest)
- 算法Latent (nearest-exact)
- 算法None
- 算法Lanczos
- 算法Nearest
- 算法DAT x2
- 算法DAT x3
- 算法DAT x4
- 算法ESRGAN_4x
- 算法LDSR
- 算法R-ESRGAN 4x+
- 算法R-ESRGAN 4x+ Anime6B
- 算法ScuNET GAN
- 算法ScuNET PSNR
- 算法SwinIR 4x
- 【总结】
- SDWebUI
【前言】
SD默认生成的图片是512x512的,
首次生图设置宽高太大,可能会有意想不到的问题,
建议还是首次512x512生图,然后后期通过高清放大提升分辨率。
高清放大有很多种方法,本节介绍高分辨率修复(Hires.fix)
【Hires.fix】
Hires.fix中的放大倍率,宽度,高度调整,迭代步数可以保持不变,
主要是放大算法以及重绘幅度,
还是保持checkpoint,提示词等不变,来对比这两个者的效果。
提示词-中文
一个男孩,坐在椅子上,上半身,靠近窗口,蓝色上衣,黑色头发,戴眼镜,面向镜头,左手边是窗子
提示词-英文
A boy sitting on a chair, upper body, close to the window, blue shirt, black hair, wearing glasses, facing the camera, with the window on his left side
checkpoint
Samaritan 3d Cartoon
随机种子
3255625742
采样器
Euler a
迭代步数
25
重绘幅度
暂时固定到0.7,下节对比重绘幅度
算法Latent

算法Latent (antialiased)

算法Latent (bicubic)

算法Latent (bicubic antialiased)

算法Latent (nearest)

算法Latent (nearest-exact)

算法None

算法Lanczos

算法Nearest

算法DAT x2

算法DAT x3

算法DAT x4

算法ESRGAN_4x

算法LDSR

算法R-ESRGAN 4x+

算法R-ESRGAN 4x+ Anime6B

算法ScuNET GAN

算法ScuNET PSNR

算法SwinIR 4x

【总结】
hires.fix中的各算法从这个例子效果相差不是很多,
可能在不同场景不一样,具体场景可以多尝试下。
网络上比较推荐的两种算法:
R-ESRGAN 4x+,适合真人场景
R-ESRGAN 4x+ Anime6B,适合二次元场景
SDWebUI
|—地址:https://sdwebui.ai/?from=vq
|—原汁原味的Stable Diffusion WebUI V1.10.1~
|—顶配4090显卡,高级会员独占4090单卡生图~
|—支持Mac客户端,Windows客户端,Web在线使用~
|—独创模型秒传功能,本地模型秒传使用~
|—支持文生图,图生图,附加功能,图片信息
|—支持Clip反推,DeepBooru反推
|—支持高清放大(Hires.fix),内置所需21款放大模型
|—支持细节修复(ADetailer),内置所需11款修复模型
|—支持Controlnet,内置44款预处理器,内置68款所需模型
|—支持超清放大(Tiled Diffusion, Demo Fusion, Tiled VAE)
|—支持老旧照片修复,内置21款放大模型,以及GFPGAN,CodeFormer修复模型
|—内置2个常用Style,11款热门Checkpoint模型,7款热门LoRA模型,14款常见embeddings
|—内置oldsix提示词插件
|—内置23讲新手入门教程
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