太强了！AI直出5K大图！还要什么Magnific放大呀~😂。 还记得前几天我介绍了一个直出5k大图的项目，由华为和香港科技大学（广州）联合推出的UltralPixel。 感兴趣的朋友可以回顾以下：# 【AI前沿】值得关注的几个AI消息 而就在刚刚，UltraPixel放出项目源码，可以进行体验了。

先看效果

一键直出的效果，分辨率5120x2560

细节图看看。

微信文章有压缩，实际细节很丰富。

体验教程

准备条件：

1. WSL2环境。实测使用WSL2环境安装和体验过程比较流畅，windows会提示少东西。
2. 官方的模型。UltraPixel 以 StableCascade 为基础，所以底模是StableCascade。

拉取源码

git clone  https://github.com/catcathh/UltraPixel

安装依赖

cd UltraPixel
pip install -r requirements.txt

下载模型

下载这个文件，到项目的modles文件夹内：

https://github.com/Stability-AI/StableCascade/blob/master/models/download_models.sh

终端运行：

bash download_models.sh essential small-big bfloat16

注意是下载small-big

再从这里下载两个小模型： https://huggingface.co/roubaofeipi/UltraPixel

以上模型通通放大models目录下即可。

修改参数

修改inference目录下的test_t2i.py这个文件，下面的参数相信大家都能看懂，按需求更改即可。

我在源代码基础上，做了个webui的，大家也可以拉取我的代码进行体验，文末有链接。

运行

运行只需要以下代码：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python inference/test_t2i.py

以上是文生图方式，作者还提供controlnet方式和personalized方式。

实测，4090生成5126x2560分辨率，单张图耗时5分钟，跟用sdxl再进行放大处理的时长差不多。

webui版本

为了方便大家体验，我基于源码，加了个gradio的webui，可以直接输出参数，进行文生图，项目地址：https://github.com/leoleelxh/UltraPixel_webui。 按照以上方法完成安装后，运行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python web.py

好了，分享介绍就到这里，有什么疑问或者问题，可以留言交流哦~

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