StableDiffusion后期处理中的放大教程

介绍后期处理放大工具

介绍WEBI中最后一个原生放大工具，后期处理放大。这是比较常用的放大功能，效果也比较好。

后期处理放大工具

本期介绍的这个工具是我最常用的，也是我个人比较喜欢的放大工具之一，它就是WEBI中自带的后期处理。通过前两期的学习，我们不难发现，不管文生图还是图生图中的高清放大，都包含重绘幅度这个参数。因为这个参数的存在，也说明了这两种放大模式都会对原图的细节进行一定的重绘。

后期处理放大的优势

关于重绘这个参数，它是一个双刃剑。我们虽然可以通过它为我们的图片增加一些想象不到的细节，但它同样有时候会破坏原图的一些内容，尤其是我们极致放大图片的时候。然而，后期处理放大摒弃了重绘幅度这个参数，所以它绝对是一个纯粹的优秀的放大工具。并且它里面还带给我们三个很神奇的参数。

使用方式

后期处理放大有两种使用方式。第一种是通过文生图或者图生图绘制出初始图像，然后通过下方的后期处理按钮发送到后期处理中进行处理。
第二种是在上面的标签中直接点击进入，在这里我们同样可以加载电脑中的图像来进行高清处理。

缩放模式（放大倍数）

第一个参数是缩放模式，有两种选择：等比缩放和指定分辨率缩放。一般最常用的是等比缩放，即不改变原图长宽比进行缩放，最大可进行八倍缩放。
第二个是指定分辨率缩放可以让我们进行任意长宽比例的缩放，但是它的放大上限为2048乘以2048。

需要注意的是，有一个选项为裁剪以适应长宽比，如果勾选了这个选项，生成的图片会被裁剪成指定的长宽比。它会将高清的图片裁剪成，保留区域是以中轴线为基准。

放大算法（1、2)

放大算法二强度，它允许我们对图片进行两种不同算法的放大，然后将两种放大后的图片进行叠加。这个放大算法2强度的参数值为零时，不采用算法二；值为1时，完全由算法二来处理。

GFPGAN可见度与CodeFormer可见程度

• Gfpgan是腾讯PCG团队开发的一种人脸恢复技术
  • 利用先进知识和生成对抗网络实现从低质量图像中恢复高质量人脸的目标
  • 可以在不知道具体降级类型的情况下进行人脸恢复
• Code former是新加坡南洋理工大学团队开发的人脸恢复技术
  • 利用代码和transformer网络结构进行人脸恢复
  • 能够有效地从低质量图像中恢复出高质量的人脸
  • 可以用来对模糊的旧照片进行修复，但是只能针对人脸进行修复，无法将模糊的背景变得清晰。
  

使用示例

我们通过测试来看一看所有参数的效果吧。首先在文生图中随便做一张图片，发送到后期处理中，使用基础等比放大两倍。与此同时，在文生图中使用高清修复重绘幅度0.5出一张图片进行对比。可以看出通过背景和衣服的细节对比，文生图中的重绘确实能给我们不少的惊喜，背景和人物更协调，服饰细节更美观。反观后期处理的放大，就是纯粹依据原图进行放大。但是文生图的放大后脸部依然模糊。

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