Easy Super Resolution LoRA

ハイレゾ.FixやAdetailerを適用した後も、画像がまだピントが合っていないように感じたことはありませんか？

これは、スーパー解像度を実現することを目的として作成されたLoRAです。高解像度データが利用可能であるため、理論的にはスーパー解像度処理が可能であるはずです。

この手法の実際の効果は、モデルや画像によって異なります。この手法はAIを使用しているため、画像がトレーニングデータに近いほど効果的になります。ここでは、主に人物の顔に調整されたeSRR-Humanを用意しました。これらを同時に使用することは可能ですが、適用値の合計が大きすぎると、個別で使用するには十分な強さでも崩れてしまいます。また、最初から非常に詳細な画像を生成するモデルには適していません。むしろ、アマチュアが撮影したぼやけた写真を多く学習したやや古いモデルに適しています。最近のモデルはLoRAによって顔が固められているため、効果は弱くなります。

基本的に、これはシャープネスを適用するプロセスです。必ずしも良い結果をもたらすわけではないことを覚えておいてください。

これは、シャープな画像とぼやけた画像を一致させるようにトレーニングされているため、最初からシャープな画像にはあまり効果がありません。非常に強く適用するとほぼすべての画像に作用しますが、副作用が強すぎます。eSRR-Humanの場合、Adetailerの顔部分のプロンプトでのみ強く使用するのがベストです。

もちろん、十分な詳細を持つ画像にさらに詳細を追加することは可能ですが、必ずしも良い画像になるとは限りません。過剰なシャープネスは鋸歯状のエッジをより目立たせます。実際、このLoRAを逆方向に使用してアンチエイリアシングによる柔らかい画像を作成すると、視覚的な解像度が上がることもあります。

＋方向：ピントの感じを強化。詳細を追加

－方向：テクスチャを柔らかく。ピントの感じを弱める

それぞれの特性に応じて使用してください。

詳細を追加することと、AddDetailやMoreDetailのように新しい要素を追加することは異なります。これは、画像内で潰れ失われていたはずの詳細を再現するプロセスです。

使用する適切な強度はモデルによって異なります。一部のモデルでは10まで上げられますが、要素が多いモデルでは0.4が限界かもしれません。強度が低いほど効果は弱くなります。元の画像を壊さない程度に使用すると、ほとんど効果が見えません。

少しピントが合っていないように感じる画像に試してみてください。

また、ブロックウェイトが調整されていないため、LBWを使用することでより効果的に使用できる可能性があります。

実際、人物以外の用途を想定して、背景などに適したeSRR-Envも作成しましたが、効果に強みと弱みがあるため、公開を見送りました。そもそも、背景を明確にする用途はそれほど多くないかもしれません。

(epiCRealistic naturalSin、HiRes.fixなしの出力はクローズアップに近い)