Stable Diffusion超清放大及修复细节操作_stable diffusion垫图后图片太大

一、简介
大家好呀！今天我来跟大家分享一个超清放大和修复细节的技巧！你有没有遇到过想要对低分辨率的图片进行放大和修复细节的需求，但是显卡显存只有4G，感觉束手无策？别担心，这篇文章可以帮助你解决这个问题！不仅能够将低分辨率的图片放大到10K分辨率，还能修复细节，让你的图片焕然一新！而且最重要的是，它仅需低显存就能完成这一切！是不是很惊喜？现在，让我来给大家详细介绍一下使用Stable Diffusion进行超清放大和修复细节的过程吧！

二、实操案例

第一步：正常生成一张图片（图片大小1MB左右）

Stable Diffusion 模型：奇幻骇客_白棱XL_v1029.safetensors

外挂 VAE 模型：无

Lora模型：无

反向tag：无

CLIP 终止层数：2

正向提示词：1girl,white hair

反向提示词：lowres, mutated hands and fingers,

迭代步数 (Steps)：35

采样方法 (Sampler)：DPM++ 3M SDE Exponential

宽度：768

高度：1344

总批次数：1

单批数量：1

提示词引导系数 (CFG Scale)：7

随机数种子 (Seed)：485128632

第二步：发送到图生图（图片大小3MB左右）

保持正负关键词不变，迭代步数可以调整高一点，保证更多的细节，采样建议DPM++ 2M SDE Karras，重绘控制在0.3到0.5之间，脚本选择ultimate SD upscale，一般选择2倍，放大算法（写实用4x_ultraSharp、动漫用R_ESRGAN 4X+Anime6B）。

Stable Diffusion 模型：奇幻骇客_白棱XL_v1029.safetensors

外挂 VAE 模型：无

Lora模型：无

CLIP 终止层数：2

正向提示词：1girl,white hair

反向提示词：lowres, mutated hands and fingers,

缩放模式：仅调整大小

迭代步数 (Steps)：35

采样方法 (Sampler)：DPM++ 2M SDE Karras

宽度：768

高度：1344

总批次数：1

单批数量：1

提示词引导系数 (CFG Scale)：7

随机数种子 (Seed)：485128632

重绘幅度：0.3

脚本：SD upscale

放大算法：4x-UltraSharp

其他：都是默认

第三步：点击发送到后期处理（图片大小38MB左右）

倍率选择3，放大算法（写实4x_ultraSharp，动漫R_ESRGAN 4X+Anime6B）。PS：图片大小限制无法上传原图！！！

以上即为本期Stable Diffusion超清放大及修复细节的操作流程，文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

想要SD安装包和相关插件的小伙伴扫码可免费领取哦~

AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
 
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

若有侵权，请联系删除