严格来讲,这个扩展其实是由TiledDiffusion和TiledVAE组成,这个扩展的核心就是将图像区块化处理,这样处理的作用有两点:1.提高分辨率 ; 2.降低绘制显存; Diffusion负责扩散,VAE负责编码,各有分工,所以,在使用的时候,两者必须同时启用。 对于高清修复的原理,本质上其实就是再来一次额外的图生图,但是这种方式无法突破显存上...
图生图功能,按照之前的方法,把那张低分辨率的图片发送到这里来,在下方底部就可以找到Tiled Diffusion和Tiled VAE,这两个插件是共用的,放大图片的时候两者都勾选即可。 这个插件也比较简单,通常情况我们只需要勾选启用就好了,注意控制下放大尺寸即可。在放大尺寸这块大家可能会混乱,图生图有一个尺寸,Tiled Diffusion也...
不过,由于文字描述没有图片更加精准,所以,在文生图中使用TiledDiffusion高清修复时,需要借助ControlNet的使用,如果对这个还比较陌生,AI绘画ControlNet入门,其实就是在ControlNet中选择tile_resample预处理,其他用法不变,至于为什么选择这个预处理器嘛,原因是为了保证图片的稳定性,不至于让画出来的作品跟描述差别很大,至于原...
tiled diffusion中的放大算法:真实系的图像使用R-ESRGAN是比较好的。 无脑选择R-ESRGAN,二次元选后面带Animer6B 两种放大倍数的方式 方案一: 图生图里设置最终宽高(自己算) 取消Teiled Diffusion中的“保持输入图片大小” Tiled Diffusion下方“放大倍数”设为1 方案二: 图生图里随意设置宽高 勾选Tiled Diffusion“...
01前言及插件安装首先说一下Tiled Diffusion放大的原理，它和文生图中的高清修复类似，本质其实是重绘。区别在于它是分区块绘制，这样可以大大降低显存的压力：图片来源：https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111/blob/main/README_CN.md而结合作者的原创算法Tiled VAE插件，能进一步...
新的放大算法,无需额外的模型,质量贼好 一个新的放大算法tiled diffusion,融合和目前很多的技术。可以不使用任何额外自研模型情况下,将图片放大到极致。赶紧了解一下 - 有趣的80后程序员于20240314发布在抖音,已经收获了40.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
1. 局部像素区域选择:tiled diffusion 算法首先需要选择一个固定大小的像素区域作为局部扩散的单位。一般来说,选择一个合适的局部像素区域大小对于算法的效果至关重要。 2. 噪音减小:在选定的像素区域内,tiled diffusion 算法通过对像素值进行平铺式的扩散来减小噪音。其扩散的方式可以是按照一定的规则进行,也可以是根据...
Tiled Diffusion模型的工作原理包括两个主要阶段: 正向扩散过程:在这个过程中,模型逐步地将图像数据转换为一个高斯噪声状态。这个过程通常包括多个步骤,每个步骤都涉及到对图像的逐步扰动。 反向生成过程:在正向扩散过程之后,模型通过一个生成网络将高斯噪声转换回原始的图像数据。在Tiled Diffusion中,这个...
在图像处理中,tiled diffusion 参数可以影响图像的颜色、对比度、饱和度等属性,从而对图像的视觉效果产生重要影响。 2. Tiled diffusion 参数的作用 Tiled diffusion 参数的主要作用在于控制图像中颜色的扩散程度。通过调整参数值,可以使图像的颜色更加均匀,或者使得颜色在图像中更加集中,从而达到调整图像整体视觉效果的...
tiled diffusion的原理Tiled Diffusion是一种基于扩散算法的图像处理技术,其原理是通过迭代的方式,逐步改变源图像中每个像素的颜色值,使其逐渐接近目标图像中对应像素的颜色值。具体来说,在每一次迭代中,算法会根据当前像素的颜色值和目标像素的颜色值,计算出一个新的颜色值,然后将该颜色值赋给当前像素。这个新的颜色...