Easy Super Resolution LoRA

Hires.Fix나 Adetailer를 적용한 후에도 이미지가 여전히 초점이 맞지 않는 것처럼 느껴진 적이 있나요?

이 LoRA는 초해상도를 달성하는 것을 목표로 개발되었습니다. 고해상도 데이터가 존재하므로 이론적으로 초해상도 처리가 가능해야 합니다.

이 방법의 실제 효과는 모델과 이미지에 따라 다릅니다. 이 방법은 AI를 사용하므로, 이미지가 학습 데이터에 가까울수록 더 효과적입니다. 여기서는 주로 인물 얼굴에 맞춰 조정된 eSRR-Human을 준비했습니다. 이들을 동시에 사용할 수 있지만, 총 적용값이 너무 커지면 단독 사용 시 충분히 강력해 보여도 결과가 망가질 수 있습니다. 또한, 처음부터 높은 세부 정보를 생성하는 모델에는 적합하지 않습니다. 초보자가 촬영한 흐릿한 사진들을 많이 학습한 약간 오래된 모델에 적합합니다. 최신 모델들은 이미 LoRA로 얼굴이 고정되어 있어 효과가 약합니다.

기본적으로 이는 선명도를 적용하는 과정입니다. 항상 좋은 결과를 낸다는 점을 기억하세요.

이것은 선명한 이미지를 흐릿한 이미지에 맞추도록 학습되었기 때문에, 처음부터 선명한 이미지에는 별로 효과적이지 않습니다. 매우 강하게 적용하면 거의 모든 이미지에 작동하지만, 부작용이 지나치게 큽니다. eSRR-Human의 경우, Adetailer의 얼굴 부분 텍스트에만 강하게 적용하는 것이 좋습니다.

물론 세부 정보가 충분한 이미지에 더 많은 세부 정보를 추가하는 것은 가능하지만, 이것이 반드시 좋은 결과로 이어지는 것은 아닙니다. 과도한 선명도는 날카로운 가장자리가 더 두드러지게 됩니다. 실제로, 이 LoRA를 반대 방향으로 사용하여 안티앨리어싱으로 부드러운 이미지를 만들면 표면적으로 해상도가 높아 보일 수 있습니다.

• 방향: 초점감을 강화하고 세부 정보를 추가합니다.

• 방향: 질감을 부드럽게 하고 초점감을 약화시킵니다.

각 방향의 특성에 맞게 사용하세요.

세부 정보를 추가한다고 해서 AddDetail이나 MoreDetail처럼 새로운 요소를 추가하는 것이 아닙니다. 이미지에서 눌려 사라졌을 세부 정보를 재현하는 과정입니다.

적절한 강도는 모델에 따라 다릅니다. 일부 모델은 약 10까지 올릴 수 있지만, 요소가 많은 모델의 경우 0.4가 한계일 수 있습니다. 강도가 낮을수록 효과도 약해집니다. 원본 이미지를 망가뜨리지 않는 방식으로 사용하면 큰 효과를 보기 어렵습니다.

약간 흐릿해 보이는 이미지에 시도해 보세요.

또한, 블록 가중치가 조정되지 않았으므로 LBW를 사용하면 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.

사실, 인간 외의 대상(예: 배경 등)용으로 eSRR-Env도 개발했지만, 강점과 약점이 뚜렷하여 공개하지 않기로 결정했습니다. 무엇보다 배경을 선명하게 만드는 용도가 많지 않을 것 같습니다.

(epiCRealistic naturalSin, HiRes.fix를 사용하지 않은 결과)