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【匆匆and甜甜】Stable Diffusion AI绘画教学工作流进阶教程-第五课:怎么将图片超采样和放大分辨率

使用AI绘画工作流的进阶教程,重点讲解了超采再放大的步骤。通过使用超级SD放大算法,可以避免高分辨率爆显存的问题,同时提高放大细节的质量。通过超采样和放大缩小的操作,可以将图片放大到8k分辨率,然后利用深度图和模糊镜头模糊技术,制作出一张细节丰窗的作品。视频最后展示了一张15k的图片,证明了这个工作流的可行性。

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Stable Diffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型,其独特之处在于它采用了扩散模型(Diffusion Model)的技术。该模型能够通过逐步向图像中添加噪声,并学习如何从这些噪声中恢复出原始的清晰图像,从而生成高质量的图像。

在使用Stable Diffusion时,用户只需提供一段文字描述,模型就能够根据这段描述生成一张与之相对应的图像。这种生成效果非常逼真,可以涵盖各种复杂的场景和物体。更重要的是,模型还允许用户根据自己的需求进行个性化的定制,使得生成的图像更加符合用户的期望。

此外,Stable Diffusion还可以与其他技术相结合,如ControlNet,以进一步提高生成图像的质量和多样性。这种结合使得模型在保持高度灵活性和可定制性的同时,还能够生成更加丰富和多样的图像内容。

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文章名称:《【匆匆and甜甜】Stable Diffusion AI绘画教学工作流进阶教程-第五课:怎么将图片超采样和放大分辨率》
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