Stable Diffusion基礎 -- 高解析度修復(Hires. fix)

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
這篇要來詳細解說在文生圖(txt2img)裡面,Hires. fix這個東西到底是用來做什麼,以及他的詳細參數。
當我們點選Hires. fix(High Resolution Fix,高解析度修復)之後,在算圖時,AI會將原始跑出來的圖當作草稿,先用AI放大演算法(Upscale)把圖放大到我們指定的倍數或長寬之後,再將整張放大的圖以圖生圖(img2img)的方式重新算一次,最後產生我們要的高清大圖。
點選Hires. fix時,有很多選項要調整。乍看之下很複雜,其實就只是把Upscale跟img2img的部分功能塞進這裡:
Hires. fix
Upscaler:AI放大器,跟Extras的放大功能提供的放大器一樣。
Hires steps:在放大之後要跑幾次重繪步驟。0的話完全不會重繪。我通常使用20到30步。
Denoising strength:噪聲強度。指定一張圖在開始圖生圖時要加上多少雜點。0代表完全不加雜點,等於完全不重畫。1代表整張圖被隨機雜點完全取代,會產生完全不相關的圖。通常在0.5時會造成很顯著的顏色光影改變,0.75時連結構跟人物姿態都會有很明顯的變動。
Upscale by:放大程度,2代表長寬都放大兩倍。
根據我自身測試,無論是直接使用Hires. fix或手動放大之後再用img2img,如果設定都一樣(包括Seed也是一樣),基本上出來的圖都不會差太多。
以這張原始尺寸768x512的圖為例:
768x512原始圖
如果我們用一樣的設定以及一樣的Seed重跑一次,但是勾選了Hires. fix並放大兩倍,就會跑出人物姿勢一致,色彩一致,但是細節與人物的臉都改善很多的圖:
1536x1024的放大精修圖
你會發現,人物的眼睛顏色與細節,人物臉部的陰影,頭髮髮絲的細緻度與材質,衣物的裝飾還有背景的石磚的精細度都有了飛躍的進步。
在某些罕見的例子,Hires. fix甚至能修復歪掉的手部姿勢。但他本身並不是穩定的修手方式,只能當作驚喜獎勵。
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這一篇要開始來敘述Stable Diffusion的Automatic1111的基礎功能。 一切都要先從最基本的文生圖(txt2img)開始。這是Automatic1111開啟之後的第一個頁面,也是最常用最重要的功能。
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