如何用 Stable Diffusion 產生高解析度的圖？

法一：透過 img2img 放大

img2img 法詳細步驟

在 txt2img 得到適合的結果後，點選 send to img2img

延伸閱讀：最詳細的 Stable diffusion WebUI 操作教學 – txt2img

或者將圖片拉到 png info，再點選 send to img2img

跳轉至 img2img tab，調整長寬放大圖片。調整 denoising strength 控制 AI 自由度。

denoising strength 以 0.5 作為臨界值，大於 0.5 表示 Stable Diffusion 算圖自由度越高，與原圖差異越大。反之小於 0.5 AI 自由度下降，與原圖較為相似。

原圖：

透過 img2img 放大

原圖：

透過 img2img 放大：

img2img 法小結

優點：

• 因為是透過 Stable Diffusion Model 算圖，除了放大解析度外，還能增加細部細節！
• 調整 prompt 和 denoising strength，在此階段同時對圖片作更進一步的優化

缺點：

• 解析度拉越高，所需算圖時間越久，VRAM 也需要更多、甚至會爆顯存，因此提高的解析度有上限（以 google Colab 的 T4 為例，15 GB 的 VRAM 在接近 2000 x 2000 的時候就會爆掉）
• 是本文篇文章三法中，放大到同等級解析度時最耗費 VRAM 的方法
• 放大圖片的細節或構圖可能會改變，需要依照經驗調整 denoising strength，或者引入 ControlNet 來解決

法二：透過 AI Upscaler 放大

AI Upscaler 詳細步驟

• 切換到 Extras tab，點選 Single Image，將想放大的圖片丟到 Source 中
• 調整 Resize 決定放大幾倍。比如說原圖為 512×512，Resize = 2x.....

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