图片修复高清

接下来我们选择高清修复，放大两倍，放大算法选择R-ESRGAN 4x+ Anime6B。这个算法通常是二次元绘图用的，如果是写实类的风格，可以选择R-ESRGAN 4x+。我们看一下高清修复下的这张画，文生图高清修复的原理其实是命令AI按照原来的内容重新画一幅，所以新生成的绘图和原来的绘图在细节上会不太一样。如果想要更接近之前的绘图，可以适当降低重绘幅度。我们来对比一下修复前后的区别，这次使用的重绘幅度为0.7，所以可以看到帽子和耳机都有了变化，想要保留原来的细节，可以尝试0.2-0.3。我们再使用重绘幅度为0.3绘制一下，可以看到服饰细节就比较接近了，但是由于重绘幅度低，手部就出现了问题。这种情况，就要通过反复抽卡，图生图局部重绘，或者生成多张图片后进ps合成等办法去解决。由于高清修复的渲染耗时比较长，所以我们一般建议先采用低分辨率进行抽卡刷图，当抽到自己比较喜欢的图之后，再使用随机种子来固定图片进行高清修复。二、SD放大第二种方式是使用图生图的脚本功能，当我们使用文生图画好一张图之后，可以将它发送到图生图。点击下面的脚本，选择使用SD放大。

第二部分进行高清修复，把原本模糊的图片修复，并进行2倍放大。Checkpoint大模型使用Iceclear/StableSR，这是一种新颖的方法来利用封装在预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率（SR）。具体来说，就是通过时间感知编码器，在不改变预先训练的合成模型的情况下实现有希望的恢复结果，从而保留生成先验并最小化训练成本。并且需要搭配Stable SR Upscaler模型才能在最大程度上修复图像，推理图片每个噪点，以还原图像。提示词部分应包含我们想要达到的目的内容，在此场景中如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear），反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）（杰作），（最高品质），（逼真的），（非常清晰）；3D，卡通，动漫，素描，（最差质量），（低质量）全程采取两次高清修复，这一次修复原始图像分辨率并且放大，已经很完美还原，但是分辨率并不够，继续进行下一步。

1.随机种子seed：生成的每张图都有随机种子，在固定好种子以后，可以对图片进行“控制变量”效果的操作，比如说修改提示词等操作。如果你第二次生图用来上张图的种子，但是其他设置都不改，就会出一样的图片。（注意，第一次生成图的时候是还没有种子的，不用动这里，空着就行）1.Clip Skip：可以用于在生成图片之后控制、调整构图变化，一般设成2就行了，早期不用花太多精力在这里。1.ENSD：eta噪声种子增量，这个会改变种子直接默认0就好。1.高清修复：在本来设置的图像分辨率基础上，让图像分辨率变得更加精细。我理解是和原来的图像分辨率设置形成了两次绘图的流程，第一次绘图出内容，第二次绘图添加画面精细。2.修复方式：这个我没懂，每次学别人的操作，还不知道影响在哪，等我学会了我会回来改这里的哈哈哈。读者老爷们可以催更。3.高清修复采样次数：和前面采样次数一样理解就好。4.重绘幅度：相当于图生图的重绘。在原有的内容上，如果重绘幅度不是0，那么就会在变得高清的同时有一部分内容上的变动，不过用户看不到中间过程。