Ultra Sharp High Contrast Tutorial +vae&upscaler

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モデルのプレビュー画像の作成方法について混乱があるかもしれないと考え、このチュートリアルを作成しました。どんなモデルでも、拡大処理をさらに大きくする必要なく、非常に鮮鋭なディテールと高いコントラストを生み出す非常に優れた技術です。拡大処理をさらに大きくする必要なし。（モデルの画像で横並び比較を参照）

ステップ1:
まず良いプロンプトを用意し、一括生成で画像を作成します。Stable Diffusion（SD）1.5モデルを使用する際は、常に低解像度の初期生成解像度を使用してください。モデルの潜在空間（latent space）は512x512です。それ以上の解像度で生成すると、潜在空間がタイル化され、結果として首が長くなりたり、二重顔が出たりすることがあります。ただし、新しいモデルや学習データ、被写体の種類により、768解像度でも問題なく動作する場合もあります。しかし、不自然な生成が起こり原因が分からなければ、512x512の範囲内に解像度を戻すようにしてください。より高解像度の画像を得るには、ステップ2に説明する「hires fix」を使用します。
本チュートリアルでは、非常に優れた伝説的な A-Zovya RPG Artist Tools バージョン2モデルを使用しています。768解像度に対応しているため、私の最も好きな設定は512x768です。CivitAIに投稿する際には、縦長のアスペクト比が好まれます。以下の画像では、サンプラー、サンプルステップ、CFGスケール、解像度を確認できます。

さらに、VAEとして vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt、アップスケーラーとして 4x_foolhardy_Remacri.pth を使用しています。他のアップスケーラーでも問題ありませんが、デフォルトの潜在空間アップスケーラーは非常に柔らかく、本チュートリアルの目的とは真逆です。VAEとアップスケーラーは、本チュートリアルのファイルに含まれており、ダウンロード可能です。VAEは /stable-diffusion-webui/models/VAE フォルダに、アップスケーラーは /stable-diffusion-webui/models/ESRGAN フォルダに格納してください。

ステップ2:
気に入った画像が見つかったら、シード番号をシードボックスに入力します。以下の画像のように、初期解像度をそのままにして、すべての設定を同じままに保ちます。

「Hires. fix」チェックボックスをクリックすると、さらにオプションが表示されます。ここではアップスケーラーを選択し、2倍にアップスケーリングします。リサイズのダイアログでは、512x768の画像が生成され、その後、初期画像を上書きしてより高い解像度1024x1536に再生成します。これにより、顔や目の部分など、低解像度ではできなかった細かいディテールが改善され、修正された内部構造が得られます。
次に、ノイズ除去強度（denoising strength）を選択します。範囲は0〜1です。数値が小さいほど、元の生成画像に忠実に保たれます。数値が高いほど、加工の自由度が上がり、ディテールを補強できたり、逆に意図しない変形が起きたりすることもあります。お好みに応じてスライダーを調整してください。私は通常0.25〜0.5の範囲を使います。それ以上の値になると、もともとの生成が気に入らなかったのだと再確認し、まったく違う結果になる可能性があります。

ステップ3:
画像は通常通り右側のボックスに表示されます。以下の画像のように、「img2imgへ送信」ボックスをクリックしてください。

img2imgページに移動したら、プロンプトが正確に同じかどうか確認し、他のすべての設定も正確に一致していることを確認してください。まれに、サンプラーとCFGスケールが異なる値になることがあります。

「ただリサイズ」を選択し、前の画像と同じ設定（シード番号含む）を維持します。ここでの唯一の差は解像度とノイズ除去強度です。ほとんどのグラフィックカードはこのプロセス（img2img）を処理できます。VRAMエラーが発生した場合は、起動スクリプトに --xformers と/または --no-half を追加してみてください。極端な場合は --medvram オプションも有効です。ただし、性能の弱いカードでは時間がかかるだけで、本段階ではもともと選りすぐりの良い画像に仕上げを施しているだけです。
ノイズ除去強度：値が高くなるほど、コントラストとシャープネスが強く向上します。低すぎると差が見えず、高すぎると画像が「ちりばめられた紙片」のように壊れてしまいます。この数値は画像、被写体、ディテール、さらには使用するモデルによっても変わります。私の使用では、0.12〜0.35の範囲が良好な結果をもたらします。

これで完了です。どうか、ぜひ、この手法で作成した超高解像度の画像を投稿してこのチュートリアルに評価をしてください。 フィードバックや励ましは、クリエイターがさらに多くの作品を作り、投稿し続ける原動力です。お気に入りの creators をサポートしてください。

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