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细节拉满高质感画面-四步法实现8k超高精度的图片

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在数字化时代,图片已成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。然而,很多时候,我们手中的图片并不尽如人意,尤其是当需要放大查看细节时,往往会因为分辨率不足而导致图像模糊。幸运的是,随着技术的发展,图片高清放大已经成为可能。


图片高清放大的核心原理在于利用先进的算法和计算机技术,对图片进行插值和重建。插值算法可以根据图片中的已知像素信息,推算出未知像素的值,从而生成更多的像素点。而重建算法则可以根据这些像素点,重新构建出一张更高分辨率的图片。


图片高清放大技术的实现离不开计算机视觉和图像处理领域的深入研究。目前,市场上已经有多种成熟的图片高清放大算法,如超分辨率重建、深度学习等。这些算法通过对图片进行复杂的分析和处理,能够有效地恢复图片中的细节信息,使得放大后的图片依然保持清晰和细腻。


然而,图片高清放大并非万能的。在处理一些严重模糊或损坏的图片时,即使采用最先进的算法,也可能无法完全恢复其原有的质量和清晰度。此外,过度放大图片也可能导致图像失真或产生伪影。因此,在使用图片高清放大技术时,我们需要根据实际情况进行合理的选择和处理。


朋友们你们好,我是阿多比四夕。今天我将分享,怎么用AI全程免费四步法实现8k超高精度的图片的制作!


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基础图(512*768)


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1k分辨率(1024)


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2k分辨率(2048)


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4k分辨率(4096)


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8k分辨率(8192)


01、前期准备


云部署的stable diffusion,或者市面上仿stable diffusion的平台:www.esheep.com https://liblib-api.vibrou.com/sd

本次使用sd版本为云部署版:Persistent Stable Diffusion WebUI v1.6.0 & Jupyter Notebook

大模型:majicmixRealistic_v7.safetensors [7c819b6d13]

外挂vae模型:vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt

CLIP终止层数:2

采样方法:DPM++ 2M Karras

lora:【Moon Witch lora】【fantastic coloured glaze lora】可后台私信“lora0411”获取下载链接。


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本期用的素材:无

主要技术要点:ControlNet、After Detailer、TiledDiffusion with Tiled VAE

针对人群:有点ps基础,对人工智能绘画比较感兴趣,了解sd或者市面上类sd产品


以上准备好了以后,我们发车!


在文生图界面中输入提示词:


正向提示词:

(dramatic, gritty, intense:1.4),(Full body:1.8), masterpiece,best quality,8k,insane details, intricate details, hyperdetailed, hyper quality,high detail,ultra detailed, Purple dress, Sitting sideways on a broom, Masterpiece, Moon Witch,throne, 1gid,solo,witchhat,blonde hair,Purple_dress,jewelry,high heels,cleavage,earrings, bracelet, bare shoulders,white thighhighs, Milky skin, shiny skin, <lora:fantastic coloured glaze_20230910110835:0,6> <lora:Moon Witch_20230831151742:1>

(戏剧性的,粗糙的,强烈的:1.4),(全身:1.8),杰作,最好的质量,8k,疯狂的细节,复杂的细节,超细节,超质量,高细节,超细节,紫色的衣服,斜坐在扫帚上,杰作,月亮女巫,宝座,1gid,独奏,女巫帽子,金发,Purple_dress,珠宝,高跟鞋,耳环,手镯,欧洲宫廷服饰,有光泽的皮肤,<lora:fantastic coloured glaze_20230910110835:0,6> <lora:Moon Witch_20230831151742:1>


负向提示词:

"Bad Hair,messy hair,No cleavage, lowres, bad anatomy, bad hands,tex,error,missing fingers, extra digit, fewer digits, worst quality, low quality,((mutated hands and fingers))extra limb, (nsfw))EasyNegative, Paintings,(worst quality:2),low quality:2),lowers, (monochrome)), (grayscales)), skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,glans,(6 more fingers on one hand), (deformity), multiple breasts, (mutated hands and fingers:1.5),(long body :1.3), (mutation, poorly drawn :1.2),bad anatomy,liquid body,liquid tongue,disfigured, malformed, mutated,error,malformed hands,long neck,blurred,lowers, bad anatomy, bad proportions,bad shadow,uncoordinated body,unnatural body,fused breasts, bad breasts,poorly drawn breasts,extra breasts,liquid breasts, missing breasts, huge haunch,huge thighs, bad hands,fused hand, missing hand,disappearing arms, disappearing thigh,disappearing legs,fused ears,bad ears,poorly drawn ears,extra ears, missing fingers, missing limb,fused fingers, one hand with more than S fingers,one hand with less than 5 digit,cropped,jpeg artifacts, blurry,cropped,bad-hands-5,easynegative,

“糟糕的头发,凌乱的头发,没有乳沟,低分辨率,糟糕的解剖结构,糟糕的手,tex,错误,缺失的手指,多余的手指,更少的手指,最差的质量,低质量,((变异的手和手指))额外的肢体,(nsfw))EasyNegative,绘画,(最差的质量:2),低质量:2),低(单色)),(灰度)),皮肤斑点,痤疮,皮肤瑕疵,老年斑,头,(一只手上有6个手指),(畸形),多个乳房,(变异的手和手指:1.5),(长身体:1.3),(突变,画得不好:1.2),解剖不好,液体身体,液体舌头,毁容,畸形,变异,错误,畸形的手,长脖子,模糊,下垂,解剖不好,比例不好,阴影不好,身体不协调,身体不自然,融合的乳房,糟糕的乳房,画得不好的乳房,多余的乳房,液体的乳房,缺失的乳房,巨大的臀部,巨大的大腿,糟糕的手,融合的手,缺失的手,消失的手臂,消失的大腿,消失的耳朵,糟糕的耳朵,画得不好的耳朵,多余的耳朵,缺失的手指,缺肢,融合手指,一只手超过S个手指,一只手少于5个手指,裁剪过的,jpeg伪影,模糊,裁剪过的,手不好5,易阴性


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02、先进行基础图测试


基本图片的分辨率需要设置成合适较低的水平。否则容易出现多手多脚的效果。因为分辨率的问题生成的人物会存在脸崩的问题,所以需要通过开启面部修复After Detailer修复脸部。安装好After Detailer插件后就可以进行以下步骤操作了。


第一步:迭代步数(Steps)20→采样方法(Sampler):DPM++ 2M Karras→宽度512高度:768,(宽度高度不要超过1000否则会出现多手多脚,如果使用默认512*512生成的图片人物脸部会扭曲。长宽比为3:4)→总批次数2,单批数量2,提示词引导系数(CFG Scale)7,随机种子数(seed)-1→【开启After Detailer脸部修复】


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基础参数


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开启After Detailer脸部修复


点击生成:512*768的尺寸生成的图片质量稍好一些,但是偶尔会出现多手多脚脸崩的情况,需要多次抽卡找到合适的图片,如果采用默认的512*512生成的图片人物脸部会扭曲。所以一般在生成人物相关的图片的时候需要开启After Detailer脸部修复。


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得到基础512*768的图片


生成的图片的细节符合提示词的内容,但是梦幻的的氛围感还是不够,我们需要添加微调模型lora进行更加细微的调整:


第二步:在正向关键词中调用并设置权重<lora:fantastic coloured glaze_20230910110835:0,6> <lora:Moon Witch_20230831151742:1>,


点击生成,一般我们不能够一次性就能得到满意的图片,如果不满意的话可以经过多次抽卡找到符合自己审美预期的图片,主要是排除一些多手多脚的图片,如果得到自己满意的一组图片以后,可以固定种子数从而获取更多相似风格的图片,再经过大概8次抽卡后挑选了如下四张图片(点击“骰子”旁边的循环符号就可以固定种子)。


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从生成的图片中有很多的“诡异的图片”。排除”诡异”的图片选择中意的图片进行放大处理。


03、对图片进行放大(从1k分辨率到8k分辨率)


以下放大步骤在文生图界面中完成↓


第一步:通过controlnet和tile/blur配合宽度和高度的值细节增加不少,提升到1k分辨率(1024)


在文生图界面中→选择你喜欢的那张图并点击“骰子”旁边的循环按钮固定该图片的种子数→设置宽度和高度680,1024→将总批次和单批数量设置为2,每批次2张→【开启After Detailer脸部修复】→【打开controlnet-勾选启用-勾选完美像素-勾选允许预览-将基础图片512*768的图片上传到controlnet中-控制类型:Tile/Blur (分块/模糊)-控制权重0.75】


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设置基本参数


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开启After Detailer


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设置controlnet


点击生成提升1k左右的精度


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1k分辨率

通过controlnet和tile/blur配合宽度和高度的值细节增加不少。


第二步:通过开启高清修复(高分辨率修复 (Hires. fix)),提升到2k分辨率(2048)

参数和第一次放大保持一致→开启高清修复(高分辨率修复 (Hires. fix))-设置放大算法R-ESRGAN 4X+→放大倍数2倍-降低重绘幅度低一些0.36→【开启After Detailer脸部修复】


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参数


点击生成这一步是最燃烧显卡的步骤渲染速度比较慢,提升到2k左右的精度


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2K分辨率


通过高清修复(高分辨率修复 (Hires. fix))的放大之后,图片的清晰度提升了一些,但是还有提升的空间,那么我们接下来继续放大。


以下放大步骤在图生图界面中完成↓


第三步:再次利用controlnet-Tile/Blur (分块/模糊),提升到4k分辨率(4096)

选定一张满意的2k图片并将2k图片发送到图生图→重绘幅度0.36→【开启ADetailer设置面部模型启动面部修复或者其他一起需要修复的地方】→【controlnet-Tile/Blur (分块/模糊)为了节约时间节省显存建议上传1k图片→控制权重0.6】→【开启脚本选择Ultimate SD upscale(分块放大脚本)→分块宽度768→放大算法R-ESRGAN 4X+→从图像大小缩放尺寸选择2】


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2k分辨率四张图中选定的一张图片发送到图生图界面设置基本参数


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图片设置重绘幅度开启ADetailer


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图片设置controlnet


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设置Ultimate SD upscale(分块放大脚本)


点击生成提升到4k分辨率


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第四步:通过tiled diffusion插件放大,提升到8k分辨率

将4k图片发送到图生图面板→【controlnet参数与之前保持一致】→【开启ADetailer设置面部模型启动面部修复或者其他一起需要修复的地方】→【开启tiled diffusion放大→放大倍数2倍→放大算法R-ESRGAN 4x+→启用噪声反转→潜空间分块分块高度宽度分别调整为144避免多头多手多人的问题】→【启用tiled VAE】→脚本选择无


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设置基本参数调整重绘幅度


图片设置ADetailer


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设置tiled diffusion启用tiled vae


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图片设置controlnet


点击生成提升到8k分辨率:如果计算机配置不够好的话,这一步很容易爆显存,提示内存不足。所以可以使用云端部署的SD进行高强度跑图。速度也非常快。


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但是超高分辨率的渲染不可避免的带来很多局部的地方出现各种诡异的人头和身影-不过这种情况可以通过某些手段来优化解决。


04、总结


从技术层面来看,Stable Diffusion的放大功能采用了基于随机偏微分方程的图像处理技术,通过数值求解该方程,得到放大后的图像。这种方法能够有效保持图像的细节和质量,避免了解压缩造成的质量损失。同时,Stable Diffusion的放大功能可以实现真正的无损放大,即放大后的图像与原始图像在像素级别上保持一致,从而确保图像的清晰度和细腻度。


从艺术层面来看,Stable Diffusion的放大功能不仅提升了图像的视觉效果,还赋予了艺术家更多的创作可能。艺术家可以通过调整图像的放大倍数和参数,来探索不同的艺术风格和表现方式,从而创作出更加丰富和独特的艺术作品。


虽然Stable Diffusion的放大功能具有诸多优点,但在实际应用中仍需谨慎使用。过度放大可能会导致图像出现伪影或失真等问题,因此需要根据实际情况进行合理选择和处理。


好啦!本期的教程就到这里了,我是阿多比四夕,欢迎点赞分享收藏加关注!


下期预告


你是不是因为甲方善变的需求而感到烦恼,一张小尺寸的插图需要更改为不同尺寸插画,直接放大或者缩小无法满足实际的使用场景。势必会因为尺寸的变更导致设计稿件的修改。往往尺寸的增大会添加更多的设计元素。从而导致设计师焦头烂额。那么要解决这个问题,需要从多个方面入手,包括加强沟通、考虑技术限制、平衡美观性和实用性、合理安排时间和预算以及关注用户变化等。那么单从技术的角度出发如何快速准确的将单一尺寸的设计稿变成任意尺寸的稿件呢?


敬请大家期待!下期内容《利用Stable Diffusion扩图不在因灵感枯竭而烦恼》


PS:阿多比设计UI48期5月13日开启,期待大家的加入!


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