想讓 Stable Diffusion 算圖更細膩精緻？本文分享兩個實用技巧，輕鬆實現細節控制，讓你的圖片從粗糙到精緻，質感大升級！
本文將介紹這兩種方法的原理與步驟，只要掌握他們，就可以隨意輕鬆調整細節，讓我們立刻開始吧！
目錄
比較方式
為了比較兩種方法輸出結果的差異，以下用三種情境測試，分別是擬真人像、擬真靜物、和繪畫風格。並把三種情境的圖片當作原圖丟入 img2img 作測試，調整參數輸出不同權重的結果。
以下是他們的原圖
擬真人像
擬真靜物
繪畫風格
法一：ControlNet – Tile Resample
ControlNet 官方 github 解釋 Tile Resample Model 的行為：
- Ignore the details in an image and generate new details.
- Ignore global prompts if local tile semantics and prompts mismatch, and guide diffusion with local context.
白話文的意思就是，此模型：
- 會參考給定圖片重新繪圖，圖片構圖、大方向內容不會改變，但細節部分會重新生成
- 繪圖時，要是文字 prompt 和圖片內容發生衝突，以圖片內容為優先
因此我們可以利用這個特性，將想要增加細節的圖片丟到 ControlNet Tile Resample 中，透過調整 img2img 的 Denoising strength 參數控制 AI 自由度，決定要增加的細節多寡。
理論解釋完，我們立刻來實驗看看：
將圖片放到 img2img 的 Source Image 區
往下找到 ControlNet 區塊，把圖片也拖到 ControlNet 的 Source Image 並勾選 Enable 以及 Pixel Perfect
下方勾選 Tile ，WebUI 會自動幫你選擇
- Preprocessor :
tile_resample - Model：
control_v11f1e_sd15_tile
如果還沒有 Model 的朋友們，請先到 ControlNet 1.1 的 Hugging Face 下載 control_v11f1e_sd15_tile.pth
和
control_v11f1e_sd15_tile.yaml
兩個檔案，放到
stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models
之中，回到 WebUI ，點一下 ControlNet Model 下拉選單旁的 Reload 按鈕，就可以選到他了！
回到 img2img 上方，其中 Sampling method、Sample steps 等等參數各位可以自由調整，我們主要專注在 Denoising stength 參數上
調整 Denoising stength 數值
- 越大，ControlNet 算圖補充的細節愈多
- 反之，補充的程度越少
因此可依此參數控制細節補充程度。
馬上來看看測試結果！.....
👉👉前往 如何讓 Stable Diffusion 算圖更真實？ | ControlNet Tile Resample | Detail Tweaker LoRA 閱讀全文
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