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...
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，能进一步降...
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...
App Stablediffusion写实人像极大尺寸下控制画质的技巧(二) 8558 6 06:41 App SD最好的修手技巧就是不修——巧用Tile模型 2850 5 20:58 App SD超高清写实图像绘制技巧之(一) 1.1万 18 15:52 App Ip-adapter另类但有奇效的用法 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
Tiled Diffusion高分辨率放大应用 一、原理安装 1、安装 在扩展中搜索tiled进行安装,或者直接使用作者打包好的扩展包,放在(根目录)\extensions下。 安装成功界面 这个扩展插件是由两个区域组成的:Tiled Diffusion和Tiled VAE。 2、原理 Tile:直译是“瓷砖、瓦片”等意思,一般指对于图像、图案的平铺分块处理。
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!
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...
激活Tiled Diffusion,先试试MultiDiffusion吧,放大算法为4x-UltraSharp,放大2倍,大概是一个2K级别的分辨率,其他参数默认: 我用的云桌面显卡是A4000,缓存16G,可以看到放大到2K,耗时52.9秒,显存占用率百分之百: 让我们再切换成Mixture of Diffusers放大后看看对比,可以看到两种算法都能在一定程度上修复小图不合理的地方...