AI繪圖-Stable Diffusion 006- Extras 以及 PNG info

閱讀時間約 5 分鐘
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雖然有了文生圖、圖生圖可以負責幫我們畫圖/算圖,但使用文生圖或圖生圖在算圖時,目前依電腦顯卡設備的不同,都有一定的極限值在,想要直接畫出4k、8k或者是16k以上的高清圖又不爆顯存實在有困難。因此我們就需要有能夠把小圖高清放大的功能(Extras頁籤底下的智慧放大-Upscale)。


Extras 附加功能(高清放大)

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Extras 頁籤底下的介面操作流程很好懂 :

  1. 將要放大的圖拖進窗口 : 這裡可選擇單張(Single Image)、多張(Batch Process)、或是設定好輸入與輸出的資料夾路徑(Input & Output directory),一次把Input directory裡的圖都進行處理。
  2. 設定好要放大的尺寸 or 倍數
  3. 選擇放大所要使用的Upscaler(放大演算法/模型) : 這裡有提供可以同時使用2個演算法去做搭配。如果有使用第二個演算法,Upscaler 2 visibility則是用來調整第2演算法所佔影響的百分比(數值在0~1之間,拉到1就等於是只用第2演算法來放大)。
  4. 臉部修復放大 : GFPGAN visibility & CodeFormer visibility這2個選項在這裡主要作用是對一些模糊人臉的老照片進行高清放大。(下面會再實例說明功用)



Upscaler

預設的放大演算法/模型當中,普遍大家推薦真人照片放大用”R-ESRGAN 4x+”,動漫二次元用”R-ESRGAN 4x+ Anime6B”。其它放大演算法大家也可以試看看,哪個放大演算法/模型好用,也是要看原本圖片的類型以及每個人喜好不同,有人喜歡愈銳化清析愈好,有人則不想過度銳化塗抹感太重。
(PS. 如果你在Upscaler清單中沒看到”R-ESRGAN 4x+”和”R-ESRGAN 4x+ Anime6B”的話,直接到 Settings/Upscaling 裡去勾選設定要顯示出這兩個選項。)

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每個放大演算法在第一次使用時,SD都會需要先下載模型,通常會比較花時間,特別是LDSR,大小快2G,要等比較久。

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LDSR的放大效果以真實照片類來說,我還滿喜歡的,但就是它的放大算法實在效率太差太費時了,而且動不動就會爆顯存。所以現在也沒什麼在用,大多都是另外從網站上搜羅其它放大演算法/模型加進來使用。

下面這個網站搜集了網上各式的放大演算法/模型,找到理想喜歡的模型下載後,將其放進相對應模型的資料夾裡就行。
https://openmodeldb.info/
目前這個網站才剛新整理,它是將原本下面這個網站裡的資訊更加視覺化呈現/方便搜尋比較使用。
https://upscale.wiki/w/index.php?title=Model_Database&oldid=1571

ex. 這個UltraSharp放大模型的Architecture是”ESRGAN”,所以下載後將4x-UltraSharp.pth這個檔案放到 : WebUi資料夾\models\ESRGAN。

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之後再重啟WebUi,就會看到Uplscaler裡多了新的選項了。

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GFPGAN visibility & CodeFormer visibility

GFPGAN 和 CodeFormer是WebUi預設的2種人臉修復模型。在Settings/Face restoration裡就可以設定切換這2種模型。在文生圖及圖生圖中參數設置中的”Restore faces”就是利用這2個模型來進行人臉修復的。

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同樣,在第一次使用到這2個模型時,後台會要先下載模型檔案(幾十~幾百mb),有時如果不小心自動下載中斷失敗(下載的模型如果不完整就無法正常使用),這時就自行去網頁下載檔案,再放到執行視窗裡提示的路徑資料夾裡就行。

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下面我們就來透過實作了解Extras底下,GFPGAN visibility & CodeFormer visibility的最大功用。

這張512*512糊到不行的人臉,如果只是透過一般的放大演算模型是無法化腐朽為神奇,重現照片中人物的原本面貌。模糊的小圖放大後依然只是模糊的大圖。

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但如果啟用GFPGAN或是CodeFormer進行人臉修復的話~

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乍看之下是不是很神奇~ 不過GFPGAN或是CodeFormer只能針對人臉進行高清還原修復,如上圖中人臉以外的區域則依舊是維持原圖模糊的狀態。

至於GFPGAN和CodeFormer兩者參數比例大家可以拿些小時後的老照片來實驗搭配看看,哪種效果最能真實還原本人的長相,而不是很假的算出另一張人臉而已。



PNG info AI圖片參數資訊讀取

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PNG info 的功用就是能讀取AI圖片所有提示詞、參數設定等資訊。But,僅限Stable Diffusion產的原始圖檔才讀取得到。

另外,即使是Stable Diffusion產的圖,一旦只要經過其它軟體修改/轉存過,就會無法再讀取到原始資訊了。

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在掌握Stable Diffusion文生圖的使用技巧幫助我們利用文字描述的組合/變化去生成所需的圖片內容後,再更進一步,我們也許會想要針對一張已經百分之七、八十符合我們需求的圖去進行部分內容的修改或是整體畫風的轉換。這時就需要有個”圖生圖 img2img”的操作介面讓我們能和SD溝通。
在SD WebUi 文生圖的介面下,我們可以通過文字描述(提示詞-prompt)搭配不同採樣演算法,迭代步數,CFG值…等參數的設定,去控制圖像模型生成我們所想要的圖片內容。
前面完成了運行Stable Diffusion圖像模型的繪圖/溝通介面(WebUi)的安裝,在正式進入實際操作前,這邊我們先來分類釐清一下常見的模型有哪些種類以及它的主要功能作用。
開源軟體時常更新版本,有時新出的外掛擴充或是Stability.Ai所更新發佈的新模型會需要更新版本的WebUi操作介面才能運行。所以每隔一段時間都要記得去注意一下是否有修正/新增功能的版本可以更新。 確認目前使用的WebUi版本~ 這個Stable Diffusion WebUi是由AUT
運行Stable Diffusion繪圖模型的操作介面有很多選擇,這邊介紹的是目前最廣泛被大家主流使用的版本(AUTOMATIC1111)在本機電腦的安裝方式。 Stable Diffusion基礎概況 在開始安裝運行Stable Diffusion的操作介面前,有幾個基礎知識要先了解一下
從2022年AI繪圖迅速掘起,到如今一年多的期間,各平台相互競爭不斷快速進化,幾個主流AI繪圖平台都發展出各自的優勢特色(Adobe Firefly、Midjourney,Stable Diffusion、Leonardo.Ai)。而其中Stable Diffusion的免費開源以及更高的操控自由度
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