如何讓 Stable Diffusion 算圖更真實？ | ControlNet Tile Resample

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

• 1 比較方式
• 2 法一：ControlNet – Tile Resample
• • 2.1 擬真人像
  • 2.2 擬真靜物
  • 2.3 繪畫風格
• 3 法二：LoRA – Detail Tweaker LoRA
• • 3.1 擬真人像
  • 3.2 擬真靜物
  • 3.3 繪畫風格
• 4 結論

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！.....

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