『SD』文生图-如何生成高分辨率图片?

本文简介

在使用 SD 文生图功能时,我们能选得大模型大致有两类,一类是普通模型,另一类是更加新的 SDXL 模型。

普通模型就是 SD 的一些旧版模型,是将 SD 1.5 或 SD 2.0 作为底模开发出来的模型。这类模型也是我们现阶段用得最多的模型。它的基础分辨率是 512 x 512 像素。

如果我们需要将增加图片分辨率,直接修改文生图的 widthheight 出来的效果并不会很好。有时候会还会出现多头的情况,例如下图这种情况。

01.png

出现这种情况的原因是画面变大了,人家原本擅长绘画的尺寸是 512 x 512 ,而你现在一下子就将画布变大了很多,AI 自由绘画的像素点就变多了,这就有可能出现不合理叠加等问题。

高清修复功能 Hires. fix

介绍

那如果需要生成一张高分辨率的照片,又不想出现这种诡异的情况要怎么办呢?

我们可以使用 SD 提供的 Hires. fix 功能去放大图片。

也就是我们先生成图片,基于这个图片的内容选择一个放大算法去提升图片的分辨率,然后基于这个基础上再整体重绘图片。

看看这个实例:

02.png 03.png
768 x 512 1536 x 1024

左图的分辨率是 768 x 512,右图使用了 Hires. fix 功能放大了 2 倍。

在使用 Hires. fix 出来的效果是不错的,细节也更加丰富,但随之而来的缺点也很明显,启用了 Hires. fix 对图片进行放大,出图的时间会大幅增长,配置不高的设备甚至会爆显存。如果配置不高的电脑尽量不要将图片放大得太多,建议不超2倍。

实操

接下来是实操环境。

咒语:

(best quality, masterpiece, perfect face, beautiful and aesthetic:1.2, colorful, dynamic angle), handsome beautiful woman humanoid woman robot part me
### SD生成出现黑色图片的原因 当使用Stable Diffusion (SD) 进行生成时,如果最终得到的是完全黑色的图片,这通常意味着在生成过程中某些参数设置不当或输入数据存在问题。具体原因可能包括: - **提示词配置错误**:不合适的正向或负向提示词可能导致模型无法理解期望的结果,从而产生异常输出[^1]。 - **采样步数过低**:较低的采样步数可能会使扩散过程不足以形成有意义的内容,进而导致空白或纯色(如黑色)的画面。 - **初始噪声水平过高**:较高的初始噪声强度会影响后续迭代的质量,在极端情况下可造成整个画面被覆盖为单一颜色。 - **控制网络失效**:对于依赖特定条件引导生成的任务(例如通过ControlNet),若该模块未能正常工作,则可能出现无特征的黑屏现象[^3]。 - **硬件资源不足**:显存不够或其他计算资源受限也可能引发此类问题,尤其是在尝试高分辨率或多批量处理时更为明显。 ### 解决方案建议 针对上述提到的各种可能性,可以采取如下措施来解决问题并优化结果质量: #### 调整超参数设定 ```python # 增加采样次数以改善细节表现力 sampling_steps = 50 # 默认可能是20左右 # 减少起始噪音比例让案更清晰可见 initial_noise_strength = 0.7 # 可适当降低至0.5甚至更低些试试看效果如何 ``` #### 检查Prompt设计合理性 确保使用的文字描述既简洁又具有指导意义;避免过度复杂的语句结构以免引起误解。同时注意区分正面与负面关键词的应用场景,合理分配权重以便更好地传达意给AI模型。 #### 验证辅助工具状态良好 如果是基于额外组件(比如ControlNet插件)构建的工作流,请确认这些扩展已正确安装且版本兼容最新版核心程序包。必要时参照官方文档排查潜在冲突点或是更新至最新稳定发行版。 #### 提升设备性能支持 考虑升级GPU型号获取更多可用内存空间,或者利用分布式训练框架分摊负载压力。另外还可以探索云服务平台提供的按需付费型实例选项作为临时替代方案应对突发需求高峰时段。
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