AI 图片放大是指通过人工智能技术对图片进行放大处理,以获得更高分辨率、更清晰的图片。以下是几种 AI 图片放大的方法:
总的来说,AI 图片放大是一种非常有用的技术,可以帮助我们获得更高分辨率、更清晰的图片。不同的方法各有优缺点,需要根据具体的需求和情况选择合适的方法。
本地工具放大:https://www.upscayl.org/#downloadSD放大:扩散模型可以增加更多细节开源工作流:[开源的Magnific AI的图片放大工作流](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A5LtwIV6KixSCckCOuYcAYpFnjb)开源工作流:[图像高清修复,无损放大N倍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BDNJwt5uji6hkakgahGcp0LlnVb)stability.ai的https://clipdrop.co/tools画质增强magnific遥遥领先:https://magnific.ai/Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancerImage Upscaler:https://imageupscaler.com/佐糖:https://picwish.cn/photo-enhancer-api?apptype=aps-bd-api&bd_vid=8091972682159211710腾讯ARChttps://arc.tencent.com/zh/ai-demos/humansegmentation?ref=88sheji.cn腾讯开源的模型,能恢复老照片:https://github.com/TencentARC/GFPGAN在线测试地址:https://replicate.com/tencentarc/gfpgan美图老照片修复:https://www.x-design.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686Imglarger:https://imglarger.com/Let's Enhance:https://letsenhance.io/Waifu2x:http://waifu2x.udp.jp/Waifu2x能够提供图片的放大和降噪功能,通过使用深度学习技术可以提高图像的质量,同时保留细节和纹理。它简单易用且效果非常好。
我们使用过插件,使用过脚本,使用过后期处理,但是总结起来原理都是一样的,具体的好坏大家可以去尝试,因为AI生图本来就是一个随机抽卡的过程,不像我们做数学题,有很强的确定性,有唯一解。在我们的Tiled Diffusion中,MultiDiffusion方案就很适合图像的重绘、风格迁移和放大等功能。下面的四个滑块代表着,分块的大小,分块之间的重叠像素、以及同时处理的分块数量。它们的数值越大,效果就越好、速度就越快,数值越小呢,占用的显存就是越小,大家根据自己的情况来使用。一般情况下,保持默认就可以。重叠像素大小建议使用MultiDiffusion时选择32或48,使用Mixture of Diffusers选择16或32下面的Tiled VAE可以极大程度地降低VAE编解码大图所需的显存字节,同样,分块大小根据我们自己的电脑情况来调节,数值越小,占用显存越低。我们来做一个测试,生成一张512x512的图片。使用最简单的提示词,绘制一个女孩的形象。可以看到,这个图片是很模糊的,我们将他发送到图生图进行重绘。
太大的数值比如1920x1080,会使AI做出很奇怪的构图。那你就会说,我就想要很高清的图怎么办,其实Stable Diffusion也提供了图片放大的功能,我们可以同时点选这个高清修复来放大图像倍率,而高宽比我们只要记住这里主要是控制一个画面比例就可以了。调整好参数后,我们就可以生成一幅图片了。可以看到画面内容基本和我们的描述相同,但是在质感方面还少了一些味道。这时就需要用到我们的第二类关键词:标准化提示词。它能让画面更趋近于某个固定的标准。比如我们添加如下关键词:(杰作:1.2),最好的质量,杰作,高分辨率,原创,非常详细的壁纸,完美,照明,(非常详细的CG:1.2),绘图,画笔。