DMD2 essential upscaler/refiner workflow

このサイトにはDMD2のアップスケール/精錬ワークフローがほとんどありませんが、すべて過剰に複雑です。ここでは、その強力さを示す最もシンプルな必須ワークフローを紹介します。私はすべての画像生成の最終段階でこれを使用しています。なぜなら、これは無料で2〜5秒で完了し、驚異的であり、単なるアップスケールだけでなく、あらゆる細部を繊細に修正してくれるからです。

DMD2 LoRA - https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/blob/main/dmd2_sdxl_4step_lora_fp16.safetensors

KSamplerで「start_at_step」を60〜68の範囲でテストしてください。70に近づくほど、写真への影響は小さくなります（ステップ数が少ない）。数字が小さいほど、修正は多くなりますが（ステップ数が多い）、同時に使用しているチェックポイントからの介入も増えて、望ましくない変化が生じる可能性があります。

入力画像のサイズは768〜1280が推奨です。より大きな画像では、膝が二重になるような変異が発生する可能性があります。

これを避けるには、「upscale image by」ノードの代わりに、最も長い辺が2048を超えないように強制リサイズを使用してください。

シャープネスをさらに強くしたい場合は、画像をリサイズしてから、1xReFocusアップスケーラーを通過させ、その後KSamplerを適用してください。
https://openmodeldb.info/models/1x-ReFocus-V3