Stable Diffusion【ControlNet】：改善画质细节的tile模型

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大家好，我是程序员晓晓。

在ControlNet中，有一个模型叫做Tile, 翻译成中文为"瓷砖，瓦片"。在SD Web UI工具中经常翻译为“分块”,它的主要作用是在保持图片整体布局的基础上给照片添加细节。基于这个特性，经常结合各种插件做图片的精细放大处理，用于对图片进行高清修复改善画质。另外它还有一个很重要的功能，就是用来转换图片风格，比如真人漫改，漫改真人、各种艺术字制作等。今天我们重点来看一下使用这个插件进行图片的高清处理以及细节处理。

一. Tile模型介绍

在上图中，tile模型的控制类型是Tile/Blur（分块/模糊）。这是由于在1.1.410版本后，引入了Blur预处理器，该处理器主要用于调整图片的模糊度。

二. 应用场景1：图片的高清修复

我们下面来看一下使用tile模型进行图片的高清修复。这里使用图生图的方式来操作。

【第一步】：图生图图片的上传

下面进行相关参数设置。

  • 采样器：DPM++ 2M Karras

  • 采样迭代步数：30

  • 图片宽高：512*512，我这里原图片宽高是64*64,这里最好调整到512*512，对图片进行等比例放大。

  • 生成数量：2，一次多生成几张，提高抽签概率

  • 重绘强度：设置为0.6，这个参数建议在0.5以上，大家可以多尝试**。**

【第二步】：ControlNet的设置

相关参数设置如下：

  • 控制类型：选择"Tile/Blur"

  • 预处理器：tile_resample

  • 模型：control_xxx_tile

  • 控制权重 : 设置为1

【第三步】提示词的编写

由于使用了图生图，所以我们可以根据画面的内容简单的写一下提示词。

A dog is sitting on the grass。

如果图片比较复杂，可以借助Tagger工具反推出提示词。

【第四步】大模型的选择以及图片的生成

这里我们使用一些通用的写实模型即可。我这里使用的是DreamShaper 8。可以结合自己的图片特点选择对应的大模型。

点击【生成】按钮，最终生成的图片效果如下。

对比一下使用tile模型处理前后的区别。

三. 应用场景2：增加细节

我们直接使用上面生成图片，在文生图中使用tile模型对图片进行处理一下。

我们看一下生成的图片效果，图片增加了更多的细节。

对比一下使用tile模型处理前后的区别。

下面我们添加一些提示词看一下效果。我们在提示词中添加"被五颜六色的鲜花环绕"。

best quality,masterpiece,A dog is sitting on the grass,((surrounded by colorful flowers:1.2)),

再换一下提示词，在提示词中添加"冬天，在雪地里"。

best quality,masterpiece,A dog is sitting in the snow,((winter,It is snowing:1.2)),

三. 应用场景3：修改细节（局部调整）

我们在提示词中添加头发的颜色"红色头发"。

a super beautiful Chinese girl,very delicate features,long hair,delicate skin,big eyes,

white sweater,necklace,((red hair:1.2)),

standing in the street,upper body,

生成的图片效果如下：

从上面生成的图片可以看出，tile模型成功地修改了图片的细节。但是tile模型的实现机制是是对图像进行重绘，并不是局部修改，所以整个图像上还是会有些细微的变化。

关于ControlNet的tile模型，这是一个非常重要的模型之一，有很多的应用场景，各种不同玩法，后续还会继续介绍。

写在最后

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