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stable diffusion图生图很丑怎么办?_stable-diffusion-webui 生成的图片比较难看

stable-diffusion-webui 生成的图片比较难看

“想要简单地提高图像的分辨率和质量” "upscaler的处理时间很长......"

在这种情况下,本文的内容会有所帮助 本文介绍了如何使用 Loopback Scaler 来提高图像质量。

本文的内容 - Loopback Scaler 是什么? - 安装 Loopback Scaler - **Loopback Scaler 的操作

那么,我们将按照上述进行解释。

Loopback Scaler 是什么?

Loopback Scaler 是一个 Automatic 1111 Python 脚本,可以轻松提高图像质量。它使用迭代过程提高图像分辨率和质量,该代码获取输入图像并执行一系列图像处理步骤,包括去噪、调整大小和应用各种 过滤器。该算法多次循环这些步骤,用户定义的参数控制图像在每次迭代中的演变方式。结果是改进后的图像,通常比原始图像具有更多细节、更好的色彩平衡和更少的 伪影。 注意:这是一个仅在 Automatic 1111 img 2 img 选项卡上可用的脚本。
  • 迭代增强:脚本在多个循环中处理输入图像,每个循环增加分辨率并改进图像质量。然后插入一个循环的图像结果作为下一个循环的输入图像,该循环不断地建立在已创建的内容之上。
  • 去噪变化:可以为每个循环调整去噪强度,允许用户在保留细节和减少伪影之间取得平衡。
  • 自适应变化:脚本根据输入图像的平均强度调整每次循环的分辨率增加量。这有助于产生更自然的结果。
  • 图像过滤器:用户可以对最终图像应用各种 PIL 图像过滤器,包括细节增强、模糊、平滑和轮廓过滤器。
  • 图像调整:脚本提供滑块来微调最终图像的清晰度、亮度、颜色和对比度。

如果说它类似于upscaler,那么它就很像了。 但是,upscaler的方向不同。 我将使用生成的图像来解释这个方向。 例如,假设生成了以下质量较低的图像。

在这种情况下使用 upscaler,画质将随着尺寸一起迅速提高。

如果将其缩小到相同的尺寸(512 x 512),您可以清楚地看到图像质量的提高。

image.png

使用 Loopback Scaler,将生成以下图像。

看到差别了吗?就我个人而言, Loopback Scaler 的结果更好。 另外,处理所需的时间也有差别。(※请注意结果会因环境而异)

将其放大到 4 倍需要以下时间:

使用 Loopback Scaler ,时间如下:

在 1 分钟左右,Loopback Scaler 更快。

换句话说,Loopback Scaler 的处理速度更快,画质和分辨率也更好。 然而,Loopback Scaler 也有弱点。

upscaler会尽可能地保持相同的外观。 然而,对于 Loopback Scaler,外观有时有相当大的变化。 不同的需求下,upscaler 和 Loopback Scaler 应区分使用。

但是,有时Loopback Scaler,外观也可能没有明显变化。

这是从左到右的三张图片,分别是原始图像、upscaler和 Loopback Scaler 图像。 在这种情况下,似乎只是通过 Loopback Scaler 简单地提高了图像质量和分辨率。 我已经解释了以上和 Loopback Scaler。 下一步,将介绍 Loopback Scaler 的安装。

安装 Loopback Scaler

关注公众号@DeemXRview,回复“工具包”,从云盘里找到 loopbackScaler_v 10. RAR 1. 解压缩 loopback_scaler.py 脚本。 2. 将脚本移动到 \stable-diffusion-webui\scripts 文件夹。 3. 关闭 Automatic 1111 webui 控制台窗口。 4. 通过运行 webui-user.bat 文件重新启动 webui。 5. 打开 Web 浏览器并导航至 Automatic 1111 页面或刷新页面(如果它已打开)。

脚本中提供了 img 2 img 处理的推荐设置,包括调整模式、采样方法、宽度/高度、CFG 比例、去噪强度和种子。 请注意,Loopback Scaler 的性能取决于 gpu、输入图像和用户定义的参数。尝试不同的设置可以帮助您获得预期的结果。

Loopback Scaler 的操作

提示、技巧和建议

  • 此方法主要用与图生图,其他用法最好不要太期待。
  • 你可以先用提示生成 txt 2 img ,生成分辨率较低的图像(512 x 768、340 x 512 等),然后将其发送到 img 2 img。
  • 执行此过程时,在图生图界面最好不要写和主提示不一样的内容。
  • 当使用需要 VAE 的模型时,请将循环次数保持在低于正常水平的数值,因为这会导致图像在每次迭代时褪色。当然如果需要,您可以通过 PIL 增强功能重新添加颜色和清晰度。
  • 不要将最大宽度/高度设置为高于您通常可以生成的值。此脚本不是升级模型,也不打算制作巨型图像。
  • 安装后,脚本界面底部有一个信息面板,可帮助您了解设置及其作用。

下一步,将说明 Loopback Scaler 的操作确认。 Loopback Scaler 的操作确认 首先,使用“txt 2 img”生成图像。

需要注意图像大小,先低分辨率生成内容。 请参考下面的图像,它是 512 x 768 的尺寸。

在这种状态下,点击“Send to img 2 img”按钮。 这样,图像和提示等内容将直接发送到“img 2 img”。

Loopback Scaler 仅支持“img 2 img”。 从「Script」中选择「Loopback Scaler」。

然后按下面填。

基本上,在这里只需要调整以下值。

设置保持宽高比的值可能更为稳妥。 可以设置忽略的值,但生成的图像会变得模糊。 在这种情况下,下一个尺寸设置应该是候选项。 当然,尺寸越大,图像质量越高。 请根据使用的 GPU 进行选择,以确定要选择的尺寸。 一般1280 x 1280 的分辨率,8 GB 的内存是足够的。

这次设置如下。

还有一个重要的设置。 返回“img 2 img”本来的设置。

将“重绘幅度 Denoising strength”更改为“0.4”。 现在准备工作已经完成了,点击「Generate」按钮。

这次处理大约在 27 秒内完成了:

使用 2.5 倍的 upscaler,需要 36 秒:

让我们比较一下 upscaler(左)和 Loopback Scaler(右)的图像。

毫无疑问,Loopback Scaler 的画质更高。

如果您想要创建更高质量的图像,可能需要使用其他工具。 在这种情况下,尝试增加“循环 Loops”值。 可以设置最大为 32。

当然,处理所需的时间也会相应增加。

使用「32」生成的图像如下所示。

气势一下子增强了。 在“Loopback Scaler 是什么?”中提到的图像中,让我们尝试使用“32”设置值进行生成。

左侧的图像已经从夜晚变成了白天。 右侧的图像中,角色发生了相当大的变化。

不过,显然图像质量有了显著的提高。 以上是 Loopback Scaler 的操作说明。

Stable Diffusion 最强提示词手册

  • Stable Diffusion介绍

  • OpenArt介绍

  • 提示词(Prompt) 工程介绍

  • .......

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第一章、提示词格式

  • 提问引导

  • 示例

  • 单词的顺序

  • .......

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第二章、修饰词(Modifiers)

  • Photography/摄影

  • Art Mediums/艺术媒介

  • Artists/艺术家

  • Illustration/插图

  • Emotions/情感

  • Aesthetics/美学

  • .......

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第三章、 Magic words(咒语)

  • Highly detailed/高细节

  • Professional/专业

  • Vivid Colors/鲜艳的颜色

  • Bokeh/背景虚化

  • Sketch vs Painting/素描 vs 绘画

  • ......

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第四章、Stable Diffusion参数

  • Resolution/分辨率

  • CFC/提词相关性

  • Step count/步数

  • Seed/种子

  • Sampler/采样

  • 反向提示词(Prompt)

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第5章 img2img(图生图),in/outpainting(扩展/重绘)

  • 将草图转化为专业艺术作品

  • 风格转换

  • lmg2lmg 变体

  • Img2lmg+多个AI问题

  • lmg2lmg 低强度变体

  • 重绘

  • 扩展/裁剪

第6章 重要提示

  • 词语的顺序和词语本身一样重要

  • 不要忘记常规工具

  • 反向提示词(Prompt)

  • ...

第7章 OpenArt展示

  • 提示词 (Prompt)

  • 案例展示

  • ...

篇幅有限,这里就不一一展示了,有需要的朋友可以点击下方的卡片进行领取!

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