【AI筆記】高清修復插件Tile模型(一)
閱讀時間約 3 分鐘
超强放大輔助工具誕生!!<Stable Diffusion篇>
自從AI繪圖Stable Diffusion出現後更新的速度特別快剛學好一個插件新的插件又出現了，最近ControlNet更新後裡面很多的插件都非常的強大，現在介紹的是ControlNet裡面的一個強化放大的圖像插件Tile模型，如果只是用放大圖素來介紹它就有一點小覷Tile這一插件。
介紹Tile模型文章跟視頻影片非常多每一個都有它的獨到之處，為了學習新功能也努力的紀錄一些不錯的心得當作一個AI紀錄，這次要操作的是Tile+Ultimate SD upscale的方式簡單效率高，本次主要使用的是【圖生圖】方式來處理影像放大的步驟。
首先一樣是在【文生圖】創造一幅圖畫，早期Stable Diffusion出來的時候插件沒有很多時要放大的時候都是勾選☑高分辨率修复 (Hires. fix)，但是知道Stable Diffusion建模時圖素都不高一下放大倍數太高都會爆圖出現很多奇怪的圖案或是很多人，所以這次就不開高分辨率修复 (Hires. fix)直接繪製之後再發送到【圖生圖】。
等文生圖608X960出來後再發送到【圖生圖】。
以下是開發作者lllyasviel 大概簡略介紹5 種使用方法：
- 它可以做 2x、4x 或 8x 超分辨率_(我自己用過後發現超過2倍之後很考驗顯示卡的能力顯卡不好的很容易爆卡)
- 它可以在圖像中添加、更改或重新生成圖像細節
- 它可以修復、細化和改進通過任何其他超分辨率方法獲得的不良圖像細節，例如不良細節或來自 RealESRGAN 的模糊
- 它可以引導SD在瓦片中擴散，如果使用16個瓦片和去噪強度1.0，“一個漂亮的女孩”不會產生16個女孩。
- 可以完成未完成的圖稿，如果這些圖稿是用色塊繪製的
Controlnet插件：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
Controlnet官网：https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly
tile模型作者介绍：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/issues/1033
模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main
模型放在\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models
*嚴重提醒:Stable Diffusion是一個開源的軟體如果不熟最好還是多上網多研究之後再著手更新插件。
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「事實上，AI從來沒有要取代掉誰的工作，而是能夠使用AI的人取代了沒有使用的人。」
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