AI绘画Stable Diffusion 高清放大，多种方法详解，建议收藏！

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本章概述

在StableDiffusion我们想要得到一张高分辨率且具有细节特征的图片时，我们就需要使用一些图片放大算法来帮助我们实现。
本文主要概述在sd中常常使用的高清修复方法以及不同方法的区别和应用场景。同时也给出一些推荐的工作流，你可以根据自己的情况来选择适合你的。
通过本节的学习对于高清修复的使用相信你会更加得心应手。

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几种不同高清修复方法

下面几种方法的测试统一是在墨幽v1040，512*512基础分辨率，20步迭代步数，Restart采样方法下进行。
提示词如下（适用于真人图片的起手式）：

正面：
best quality, masterpiece, (photorealistic:1),ultra high res,highres,
illustration. media, delicate,8k wallpaper,soft light,official art,
(realistic:1.2),1girl,

负面：
EasyNegative, paintings, sketches, ugly, 3d, (worst quality:2), (low
quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)),
((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, manboobs,
backlight,(ugly:1.3), (duplicate:1.3), (morbid:1.2), (mutilated:1.2),
(tranny:1.3), mutated hands, (poorly drawn hands:1.3), blurry, (bad
anatomy:1.2), (bad proportions:1.3), extra limbs, (disfigured:1.3), (more than
2 nipples:1.3), (more than 1 navel:1.3), (missing arms:1.3), (extra legs:1.3),
(fused fingers:1.6), (too many fingers:1.6), (unclear eyes:1.3), bad hands,
missing fingers, extra digit, (futa:1.1), bad body, double navel, mutad arms,
hused arms, (puffy nipples, dark areolae, dark nipples, rei no himo, inverted
nipples, long nipples), NG_DeepNegative_V1_75t, pubic hair, fat rolls, obese,
bad-picture-chill-75v,(without clothes)

一、文生图高清修复

二、后期处理缩放倍数

三、图生图放大倍数和几个Upscale脚本

方法三：使用Ultimate SD upsale

1. 「Target size type」 : 定义最终图像的大小来源。

• 「From img2img settings」 : 使用默认的**「img2img」**宽和高设置。

• 「Custom size」 : 自定义宽高设置，最大值是8192。

• 「Scale from image size」 : 以初始图像大小为基础进行缩放。（大多情况下直接使用这个）

3. 「Redraw」 : 图像重新绘制的设置。

• 「Linear」 : 所有小块逐个、逐行逐列地处理。

• 「Chess」 : 所有小块按棋盘模式处理，这样可以减少接缝产生的几率。（常用选项）

• 「None」 : 禁用重新绘制。如果你看到明显的重叠或接缝上的瑕疵，就使用这个模式。

• 「Upscaler」 : 在重新绘制之前放大图像。推荐使用ESRGAN来增强现实感的图像，对于其他的图像推荐使用R-ESRGAN 4x+。我们也可以使用4x-ultrasharp

• 「Type」 :

• 「Tile width/height」 : 要处理的小块的宽和高。对于2k图像，512px通常就够了。

• 「Padding」 : 在处理一个小块时，会考虑多少像素的邻近小块。

• 「Mask blur」 : 用于小块蒙版的模糊程度。如果你看到接缝，可以适当调整这个值。

6. 「Seams fix」 : 对于结果图像中可见的网格，通常不需要使用它，因为它只是另一种重新绘制方法。

• 「Bands pass」 : 主要处理接缝（行和列），需要的时间比较短。

• 「Half tile offset pass」 : 与重新绘制相似，但有一半的小块偏移。

• 「Half tile offset + intersections pass」 : 先运行Half tile offset pass，然后对交叉点进行额外的处理。

• 「None」 : 禁用接缝修复。

• 「Type」 :

9. 「Save options」 : 保存图像的选项。

• 「Upscaled」 : 默认启用。从Redraw保存图像。

• 「Seams fix」 : 默认禁用。在Seams fix之后保存图像。

四、Tiled
Diffusion脚本

该脚本需要另外下载，一般搭配Tiled Vae一起使用，秋叶启动包自带了。如果没有下载的童鞋可直接在扩展中搜索下载（或看文末扫描获取脚本文件）。
下载后可在文生图和图生图中查看到。

五、Diffusion+StableSR

高清放大算法的后起之秀，由南阳理工大学的王建一同学等人开源。
需要额外下载，可在扩展中选择从地址下载：https://github.com/pkuliyi2015/sd-webui-stablesr.git
如无法下载，请看文末扫描获取文件

4、官方推荐该脚本和Tiled Diffusion一起使用，这样速度更快，不容易OOM（内存溢出）。所以我们需要安装Tiled
Diffusion插件，这个在上面已经介绍了。

到这里我们就安装好了，我们来使用一下它。来到图生图界面，设置好基础参数信息。需要注意的是这个基础参数的设置和我们前面的方法有所区别，这也是官方推荐的。
选择我们刚刚下载的checkpoints模型和配套vae。

输入正面词（不输也行）和负面词。
正面：
(masterpiece:2), (best quality:2), (realistic:2),(very clear:2)

配置脚本参数：
官方推荐的参数配置如下：

• 如果生成图像尺寸 > 512，我们推荐使用 Tiled Diffusion & VAE，否则，图像质量可能不理想，VRAM 使用量也会很大。

• 这里是官方推荐的 Tiled Diffusion 设置。

• 方法 = Mixture of Diffusers

• 隐空间Tile大小 = 64，隐空间Tile重叠 = 32

• Tile批大小尽可能大，直到差一点点就炸显存为止。

• Upscaler 「必须」 选择None。

• 下图是24GB显存的推荐设置。

• 对于4GB的设备，「只需将Tiled Diffusion Latent tile批处理大小改为1，Tiled VAE编码器Tile大小改为1024，解码器Tile大小改为128。」

• SDP注意力优化可能会导致OOM（内存不足），因此推荐使用xformers。

• 除非你有深入的理解，否则你**「不要」改变Tiled Diffusion & Tiled VAE中的其他设置。「这些参数对于StableSR基本上是最优解」**

六、几种方式的优缺点对比：

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推荐方案和工作流：

对比了这些高清放大算法后，一般我们可以选择下面几个。其他方法其实经过一些参数的调整也可以生成不错的效果，不过为了稳定和节省时间，我们可以直接选择下述列出的方法。
1、直接在文生图中开启高清修复（显存大的直接开启也无所谓啦） -> 图生图继续利用2、3方法放大（可选） -> 后期处理继续放大（可选）
2、在文生图中抽到好卡 -> 发送到图生图 -> 固定种子和降低重绘幅度 -> 打开Tiled Diffision、Tiled Vae ->
打开controlnet，选择tile -> 生成结果 -> 后期处理继续放大（可选）
3、在文生图中抽到好卡 -> 发送到图生图 -> 修改模型和vae -> 重新填写正反面提示词 -> 配置Tiled Diffision、Tiled
Vae、StableSR -> 生成结果 -> 后期处理继续放大（可选）

几种方法针对不同图片的表现会有所区别，可以都尝试一下，没有最好的方式，只有最适合的方式。
我自己的话一般第二种方式用的多些

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总结

今天的介绍就到这里啦，本篇文章主要概述了在sd中常用的高清放大方式和常用工作流，如果看完以后对你有所帮助，不妨点个关注吧~

针对各位AIGC初学者，这里列举了一条完整的学习计划，感兴趣的可以阅读看看，希望对你的学习之路有所帮助，废话不多说，进入正题：

目标应该是这样的：

第一阶段（30天）：AI-GPT从入门到深度应用

该阶段首先通过介绍AI-GPT从入门到深度应用目录结构让大家对GPT有一个简单的认识，同时知道为什么要学习GPT使用方法。然后我们会正式学习GPT深度玩法应用场景。

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• GPT的定义与概述
• GPT与其他AI对比区别
• GPT超强记忆力体验
• 万能GPT如何帮你解决一切问题？
• GPT表达方式优化
• GPT多类复杂应用场景解读
• 3步刨根问底获取终极方案
• 4步提高技巧-GPT高情商沟通
• GPT深度玩法应用场景
• GPT高级角色扮演-教学老师
• GPT高级角色扮演-育儿专家
• GPT高级角色扮演-职业顾问
• GPT高级角色扮演-专业私人健身教练
• GPT高级角色扮演-心理健康顾问
• GPT高级角色扮演-程序UX/UI界面开发顾问
• GPT高级角色扮演-产品经理
• GPT高级技巧-游戏IP角色扮演
• GPT高级技巧-文本冒险游戏引导
• GPT实操练习-销售行业
• GPT实操练习-菜谱推荐
• GPT实操练习-美容护肤
• GPT实操练习-知识问答
• GPT实操练习-语言学习
• GPT实操练习-科学减脂
• GPT实操练习-情感咨询
• GPT实操练习-私人医生
• GPT实操练习-语言翻译
• GPT实操练习-作业辅导
• GPT实操练习-聊天陪伴
• GPT实操练习-育儿建议
• GPT实操练习-资产配置
• GPT实操练习-教学课程编排
• GPT实操练习-活动策划
• GPT实操练习-法律顾问
• GPT实操练习-旅游指南
• GPT实操练习-编辑剧本
• GPT实操练习-面试招聘
• GPT实操练习-宠物护理和训练
• GPT实操练习-吸睛爆款标题生成
• GPT实操练习-自媒体爆款软件拆解
• GPT实操练习-自媒体文章创作
• GPT实操练习-高效写作推广方案
• GPT实操练习-星座分析
• GPT实操练习-原创音乐创作
• GPT实操练习-起名/解梦/写诗/写情书/写小说
• GPT提升工作效率-Word关键字词提取
• GPT提升工作效率-Word翻译实现
• GPT提升工作效率-Word自动填写、排版
• GPT提升工作效率-Word自动纠错、建议
• GPT提升工作效率-Word批量生产优质文章
• GPT提升工作效率-Excel自动化实现数据计算、分析
• GPT提升工作效率-Excel快速生成、拆分及合并实战
• GPT提升工作效率-Excel生成复杂任务实战
• GPT提升工作效率-Excel用Chat Excel让效率起飞
• GPT提升工作效率–PPT文档内容读取实现
• GPT提升工作效率–PPT快速批量调整PPT文档
• GPT提升工作效率-文件批量创建、复制、移动等高效操作
• GPT提升工作效率-文件遍历、搜索等高效操作
• GPT提升工作效率-邮件自动发送
• GPT提升工作效率-邮件自动回复
• GPT接入QQ与QQ群实战
• GPT接入微信与微信群实战
• GPT接入QQ与VX多用户访问实战
• GPT接入工具与脚本部署实战

第二阶段（30天）：AI-绘画进阶实战

该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过了解AI绘画定义与概述 ，AI绘画的应用领域 ，PAI绘画与传统绘画的区别 ，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的使用方法，还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。

• -----------
  AI绘画定义与概述
• AI绘画的应用领域
• AI绘画与传统绘画的区别
• AI绘画的工具分类介绍
• AI绘画工具-Midjourney
• AI绘画工具-百度文心一格
• AI绘画工具-SDWebUI
• AI绘画工具-Vega AI
• AI绘画工具-微信中的AI绘画小程序
• Midjourney学习-Discord账号的注册
• Midjourney Bot界面讲解
• Midjourney提示词入门
• Midjourney高级提示词
• Midjourney版本参数学解读
• Midjourney功能参数
• Midjourney上采样参数
• AI绘画组合应用1-Midjourney + GPT
• AI绘画组合应用2-Stable Diffusion + GPT
• AI绘画组合应用3-AI绘画+ GPT +小红书
• AI绘画组合应用4-AI绘画+ GPT +抖音
• AI绘画组合应用5-AI绘画+ GPT +公众号
• AI绘画组合应用6-AI绘画+ GPT + AI视频
• AI绘画组合应用7-AI绘画+ GPT + 小说人物/场景
• AI绘画设计-Logo设计
• AI绘画设计-套用万能公式
• AI绘画设计-引用艺术风格
• AI绘画设计-GPT加速设计方案落地
• AI绘画设计-Vega AI渲染线稿生成设计
• AI绘画设计-摄影
• AI绘画设计-头像设计
• AI绘画设计-海报设计
• AI绘画设计-模特换装
• AI绘画设计-家具设计
• AI绘画设计-潘顿椅设计
• AI绘画设计-沙发设计
• AI绘画设计-电视柜设计
• AI绘画设计-包装设计的提示词构思

第三阶段（30天）：AI-视频高段位

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份AIGC副业相关的工作，比如电商运营、原画设计、美工、安全分析等岗位；如果新媒体运营学的好，还可以从各大自媒体平台收获平台兼职收益。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

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  AI视频定义与概述
• AI视频制作-方案与创新
• AI视频制作-各种工具实操
• AI视频制作-美学风格(油画/插画/日漫/水墨)
• AI视频制作-形象设定(人物形象服装/造型/表情)
• AI视频画面特效处理
• AI视频画面拼接
• AI视频画面配音
• AI视频画面包装
• AI视频锁定人物逐一精修
• 多种表情动作/情节
• 动态模型转换-视频内部元素关键帧
• 动态模型转换-图像整体运动
• 动态模型转换-虚拟人
• 动态模型转换-表面特效
• AI自媒体视频-深问GPT，获取方案
• AI自媒体视频-风格设置(诗歌/文言文等)
• AI自媒体视频-各行业创意视频设计思路
• AI视频风格转换
• AI视频字数压缩
• AI视频同类型衍生
• AI视频Pormpt公式

第四阶段（20天）：AI-虚拟数字人课程

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  AI数字人工具简介
• AI工作台界面功能展示及介绍
• AI数字人任务确定
• AI数字人素材准备
• AI知识、语料的投喂
• AI模型训练
• AI训练成果展示及改进
• AI数字人直播系统工具使用
• AI人物在各平台直播
• AI数字人在OBS平台直播

第五阶段（45天以上）：AIGC-多渠道变现课程

该阶段是项目演练阶段，大家通过使用之前学习过的AIGC基础知识，项目中分别应用到了新媒体、电子商务等岗位能帮助大家在主流的新媒体和电商平台引流和带货变现。

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• AI-小红书引流变现
• AI-公众号引流变现
• AI-知乎引流变现
• AI-抖音引流/带货变现
• AI-写作变现
• AI-B站引流变现
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• AI-百家号引流变现
• AI-制作素材模板出售变现
• AI-周边定制变现
• AI-手机壳图案定制变现
• AI-周边产品定制变现
• AI-服装图案定制变现
• AI-个性头像定制变现
• AI-起号与知识付费变现
• AI-实现淘宝销售变现

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AIGC的正确特征了。

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