高保真圖像放大？？超高清無損？滿滿的細節？ – StableSR…….
由於現有顯卡性能限制，想要在圖生圖裡重繪放大一張圖到4k以上的尺寸就得要借用各種分格繪圖再重拼接成大圖的方式，無法一次生成。之前試過大家很推崇的Ultimate SD upscale，但對於我要重繪放大的”真人寫實照片”類型的圖來說，一直出現各種問題(即使有Controlnet輔助，仍然是一下畫面還是有鬼影、一下死平塗抺感很重、一下又是格狀的邊緣痕跡明顯…..沒完沒了)。今天就再來測試另一個也是利用分格繪圖再拼接的重繪放大外掛工具- Tiled Diffusion and VAE。
我在Amazon的”筆記本”自助出版，曾經剛經營時也是很看好它，投入的CP值整體還算滿不錯的。不過後來這幾年業績都是半死不活了勝於無，已經是被我放生的狀態了。但昨天心血來潮打開後台一看，感動呀~~ 是哪來的大戶下單，可能是老天看我7、8月圖庫業績太慘淡日子不好過，大發慈悲立刻給我點補償了~XD
原本預期8月差不多可以開始反轉7月圖庫慘淡的業績，沒想到一直以來表現良好的優等生Canva開始失常，反而換它拖累其它圖庫平台的回升….。8月網賺被動收入最後和7月一樣差，9萬6作收。
關於Tile模型，在網路上普遍的教學說法就是它可以”增加畫面細節”、”高清修復放大”，有多神多好用，用了它會讓原圖畫面變更細緻/精緻….等等。但一開始看了很多Youtube上對於tile的教學，我整個印象就是沒能有一個貫通的邏輯性有很明確的指出Tile到底對SD起到的約束/影響是什麼，都叫ControlNet了，到底tile引導控制了什麼，所以才產生了在原圖上增加了比原本更多的細節……。
ControlNet的Inpaint主要功能和我們過去圖生圖裡的Inpaint局部重繪大致是一樣的作用，而其中一個預處理器(inpaint_only_lama)還可以產出不錯的背景填充延伸圖(Outpainting)。
ControlNet 官方的其它特殊效果主要有 Shuffle、Tile、Inpaint、IP2P、Reference，其中Tile和Inpaint會花比較多篇幅就之後另外再介紹，這篇就先來看Shuffle & IP2P & Reference這三種ControlNet成像效果。
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語義分割(Semantic Segmentation)指的就是針對畫面中每個像素點進行辨別分類(山、河流、人、車、沙發….等)，並將同一類型的區域分塊標註成特定顏色。而ControlNet的控制約束裡就有這一項功能。