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Stable Diffusion绘画 | 生成高清多细节图片的各个要素

时间:2024-09-13 14:25:37浏览次数:10  
标签:Diffusion SDXL AI 采样器 高清 学习 绘画 CSDN Stable

在生成图片前的第一步,首先要根据模型设置匹配的分辨率:

  • 使用 SDXL 模型:底模是 1024*1024

  • 使用 SD1.5 模型:底模是 512*512

若分辨率不足,例如人脸特写,则可能出现显示不完整的情况;相反,分辨率过高,则可能出现多头多手的情况(比较渗人)

因此,因为选择 SDXL模型,将宽高调整为768*1024

第二步,需要调整迭代步数;

不同迭代部署对渲染时间和最终画面的影响是很大的,迭代步数越多,图片的细节越丰富。

因此,这一步迭代步数设置为25

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在这里插入图片描述
第三步,选择采样器

以下是使用4种采样器,出图效果对比:

其中,Euler a 效果最朴素,而渲染时间最长的 DPM++ 2M 确实在人物表现方面非常亮眼;

DPM++ 2M 与 Restart 这两款采样器,在锁定种子的情况下,生成图片比较接近,但在锐度和清晰度方面, Restart 效果更好一些;

因此这一步,选择采样器Restart

第四步,充分利用 SDXL模型的优势,使用专门的 Refiner 采样器:

PS:此步骤 SDXL模型 专属,SD1.5模型可省略此步骤

image-20240901112406820

第五步,设置 提示词引导系数(CFG Scale),用于控制 SD 提示词的听话程度:

凭第一印象来看,将 CFG Scale 设置为 8 比较好看。

第六步,开启「高分辨率修复」,推荐选择的高清算法:

  • Lanczos

  • 4x-UltraSharp

  • R-ESRGAN

3种不同的高清算法,生成图片效果如下:

第七步,如果经过高分辨率修复后,仍觉得无法满足你的要求,可以将图片发送到图生图:

再利用插件进一步放大:

  1. 开启 Tiled Diffusion:

  1. 开启 Tiled VAE:

最终出图如下:

今天先分享到这里~

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