如果你偶然翻开了一本老相册,里面的照片因岁月流逝而模糊不清。那些承载着珍贵回忆的瞬间,是否真的只能停留在模糊的记忆中?
如今,借助AI技术,曾经模糊的画面正被Stable Diffusion重新焕发清晰,仿佛时间倒流。如果你有一张珍贵的老照片,你会想让它重现昔日的清晰吗?
高分辨率修复过程
高分辨率修复并不仅仅是简单的“放大”图片,而是一个复杂且精细的过程,涉及多个技术环节。
1. 图像扩展
AI模型通过智能地猜测图像的小方块,把原本模糊或低清晰度的部分变得更清晰。这需要依赖Stable Diffusion模型的大量数据训练,以保证生成的细节尽量像真的一样。
2. 细化处理
虽然扩展后的图像细节变多了,但可能会出现噪声或假影子,影响整体效果。这时模型会对图像进行进一步的处理,去掉这些多余的杂质,并增强真实的细节。这一步使用Stable Diffusion的生成对抗网络(GANs),通过不断调整,让图像看起来更逼真。
3. 重建阶段
这个阶段,AI不仅仅修补某个部分,而是对整个图像进行全面的修改和优化,确保每个细节、每个像素在高分辨率下都协调一致。通过这些关键技术的合作,Stable Diffusion可以把一张模糊的图变成高分辨率的清晰图像,赋予它新的生命力。
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高分辨率算法
图生图放大算法推荐使用【R-ESRGAN 4X+ Anime6b】和【R-ESRGAN 4X+ 】,插画风格图片使用【R-ESRGAN 4X+ Anime6b】
案例
选择图生图,上传或拖动老照片到图生图,这里有个注意点,如果老照片本身像素比较大,需要将尺寸变小一些,一般宽为512px左右,宽高比不变,因为后面用到的放大算法需要扩图
一、直接使用图生图放大算法
1. 选择图生图放大算法
- 设置迭代步数和采样算法
- 设置重绘尺寸倍数,一般为2倍,重绘幅度得小于0.3,不然生成的画面会发生较大改变
- 点击生成按钮或者按CTRIL+回车快捷键,我这里对比了三种采样方法
步数20,三种采样方法对比
步数30,三种采样方法对比
二、脚本
使用SD upscale脚本,将图片分块,然后再对每一块放大处理,最后拼接成一幅图片,需要保持重绘幅度小于0.3
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恢复最上面的图生图算法为none,鼠标滚动到最下面,在左侧会看见脚本
-
选择
SD upscale
, 注意: 此选项只出现在图生图 -
设置分块重叠像素宽度,100左右
-
再设置放大倍数,选择放大算法,生成即可
三、Title
在左侧找到title diffusion, title也是分块处理,按照如下设置
四、后期处理
- 选择后期处理,上传照片
- 选择放大算法
可以选择两种算法同时作用,并可以设置算法2的强度,这里我设置了两个算法1:1的强度
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R-ESRGAN 4x 专注于增强视觉效果和锐化图像细节,有磨皮的效果
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BSRGAN 适合处理现实场景中可能遇到的各种图像降质问题
- 设置人脸修复
GFPGAN与CodeFormer都可以用于人脸修复,可以按照如下设置
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GFPGAN: 主要用于人脸修复
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CodeFormer: 主要用于皮肤纹理修复,但对牙齿修复不太好
- 点击生成按钮
五、百度图片
SD使用的门槛稍微高一点,宇航爸爸推荐一个非常实用的在线图片处理工具,效果也还可以,除了修图,还有很多其它实用功能
1.搜索百度图片
选择变清晰
2.上传老照片,选择为清晰
- 立即生成
Stable Diffusion不仅仅是在修复图像,它是在修复时间,修复那些曾经以为再也无法触及的美好瞬间。让过去的轮廓变得清晰,让逝去的岁月回归眼前,这是科技给我们最温暖的礼物。
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