Stable Diffusion 超分辨率放大

在使用 Stable Diffusion (SD) 生成图像时，默认分辨率通常较低，例如 512×512。如果直接放大，可能会导致模糊或失真。因此，我们需要使用 高清修复（超分辨率放大）来提高图像质量,这里提供了两种放大模式，推荐第二种方法中的模型放大

浅空间放大

操作步骤

  1. 放大的位置

    高清放大需要在 采样器（KSampler）之后、VAE 解码之前 进行。如果直接对最终图像进行插值放大，细节会模糊，甚至失真。

    VAE 解码最好只进行到一次解码，重复解码会导致图片会有一些质量方面的损伤

  2. 选择 Latent 放大

    SD 提供了两种 Latent 放大方式：

    Latent 缩放：手动输入目标分辨率，例如从 512×512 放大到 1024×1024。
    Latent 按系数缩放（推荐）：输入放大倍数，如 2.0，系统自动计算分辨率，避免手动计算误差。

    正确做法：

    • 在潜空间（latent space）进行放大，而非直接拉伸最终图像。
    • 放大后，需要再次进行 K 采样 以优化细节，避免模糊。

  3. 采样器的二次优化

    放大后，需要添加一个 额外的采样器，用于增强细节并防止失真。

    • 噪声强度（denoising strength）推荐设置为 0.5，保证清晰度的同时，不失去原图细节。
    • 采样步数建议比初始采样增加 10% 左右，以提升效果。

  4. VAE 解码

    在放大 + 采样完成后，最后使用 VAE 解码 将潜空间图像转换为高清输出。

对比效果

我们可以对比不同方法的效果：

  1. 直接放大最终图像（错误方法）：细节丢失，画面变模糊。
  2. 正确的 Latent 放大 + 采样器优化：画面更加锐利，细节丰富。

像素空间放大（模型放大）

像素空间放大的核心是在像素空间中对图像进行高清化处理，通过加载放大模型来实现高质量的图像放大。以下是详细的操作步骤和注意事项：

操作步骤

  1. 新建节点：

    • 在图像处理界面中，右键空白处，选择“新建节点”。
    • 在图像相关选项中，找到“图像放大”功能。

  2. 选择放大方式：

    • 图像放大有三种常用方式：
      • 图像缩放：手动输入目标分辨率（如 1024×1024），但操作繁琐。
      • 按系数缩放：按倍数放大（如 1 倍、2 倍），但会导致图像拉伸和画面崩坏。
      • 通过模型放大：使用预训练的放大模型进行高清化处理，推荐使用。

  3. 加载放大模型：

    • 选择“通过模型放大”后，连接一个“放大模型加载器”。
    • 在模型加载器中，选择合适的放大模型（如 4X、A4XU 等，常用的是 4XU）

      放大模型文件通常存放在ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\upscale_models当中

    • 模型名称中的“4X”表示默认放大 4 倍。

  4. 连接图像和模型：

    • 将原始图像连接到“图像放大”节点。
    • 将放大模型加载器连接到“图像放大”节点。
    • 确保节点连接正确，形成完整的工作流。

  5. 生成高清图像：

    • 运行工作流，生成放大后的图像。
    • 生成的图像分辨率会显著提升（如从 1024×1024 放大到 4096×4096）

放大模型的作用

  • 模型功能：放大模型通过深度学习算法，对图像进行超分辨率重建，生成高质量的放大图像。
  • 常用模型：
    • 4X：默认放大 4 倍，适合大多数场景。
    • A4XU：优化版本，细节处理更好。
    • 其他模型：根据需求选择，不同模型可能针对特定类型的图像优化。

效果对比

  • 浅空间放大 vs 像素空间放大：
    • 浅空间放大：AI 生成效果较强，可能改变图像内容，适合创意性需求。
    • 像素空间放大：保留原图细节，直接高清化处理，适合需要高保真度的场景。
  • 结合使用：可以先将图像在浅空间放大，再通过像素空间放大，进一步提升分辨率和质量。