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它来了!SDXL的tile模型已更新

熟悉AIGC,准确来说,熟悉SD的朋友们,应该都是著名的controlnet的tile模型,在SD1.5时代,tile模型可以使画面增加更多细节,尤其在做放大操作的时候,是非常重要的模型。
但是随着SDXL时代的来临,tile模型却一直停留在1.5时代,无法在SDXL的图上在应用tile模型进行添加细节操作(或者需要加载SD1.5模型进行一次重绘)。
今天,它来了,@bdsqlsz 青龍聖者
大佬更新了SDXL tile模型,我们一起看看效果如何。
先放一些大佬的介绍图
可以看到,经过tile模型处理后,细节明显增强,且不改变原图。
如何使用
这里简单介绍一下如何使用。C站地址:https://civitai.com/models/330313/ttplanetsdxlcontrolnettilerealistic
图像风格和背景修改应用指南
第一部分:使用 A1111 webui 修改图像风格和背景
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打开 A1111 webui 界面。
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选择一张你想要作为 ControlNet 参考的图像。
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确保设置如下:
- 预处理器(Preprocessor)设置为“无”(None)。
- 控制模式(Control mode)设置为“我的提示更重要”(My prompt is more important)。
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在正面和负面文本框中输入提示词,例如:
- 想要改变衣服,可以输入“一个穿着黄色 T 恤的女人”。
- 想要改变背景,可以输入“在购物中心里”。
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生成图像。 你可以使用“Hires fix”功能来提升图像分辨率。
图像超分辨率应用指南
第二部分:使用 Ultimate SD Upscale 提升图像分辨率
简化流程:
- 对于低质量图像(例如 600x400),先使用 0.1 的降噪率进行图像到图像的放大,将其放大到 1200x800。
- 使用 Ultimate SD Upscale 模型进行进一步的细节增强和分辨率提升。
可选步骤:
- 如果你需要保持人脸的相似度,请在预处理和 Ultimate SD Upscale 过程中添加“IPA”步骤。
- 请记住,先放大图像再缩小分辨率通常是提升低分辨率图像质量的最佳方法。
模型信息:
- 模型名称: Simplified Workflow for Ultimate SD Upscale
- 模型类型: ControlNet Tile
- 训练数据集: Huggingface Diffusers
- 适用范围: Stable Diffusion SDXL ControlNet
重要提示:
- Tile 模型不是一个单纯的放大模型,它是在保持原图尺寸的基础上增强或改变图像细节。
- 该模型不会显著改变基础模型的风格,它只是为放大的像素块添加细节。
- 建议降噪率设置为 0.3-0.4,ControlNet 强度设置为 0.9。
- 对于人物图像,使用 IPA 和 ControlNet 的提前停止功能可以获得更好的效果。
- 选择一个好的写实基础模型很重要!
进阶用法:
- 将预处理器设置为“无”(None),你可以使用 Tile 模型根据你的模型改变图像风格,从一张图片中构建不同的风格,并进行精细控制。
ComfyUI测试
大佬官方工作流地址:https://openart.ai/workflows/gJQkI6ttORrWCPAiTaVO 我这里对这个工作流做一些解说,和实际跑一下,验证一下效果图如何。 这次我加入了放大工作流,大家可以看效果对比一下我之前的版本,看看效果有没有提升。更多信息,请点击查看:【AI辅助设计】号称Maginfic的开源替代又来一个!这次好像真的能打了!
测试效果
测评总结,我觉得对于不需要精准控制图片的元素,这个tile模型还是可以为图片增加细节的,但对于严格控制的图像元素下放大图片,使用这个模型的效果还不够,所以还是使用我之前的工作流吧,放大效果更好。 当然,青龙大佬还给了很多玩法,感兴趣的朋友可以去试试。
好了,关于的分享介绍就到这里,有什么疑问或者问题,可以留言交流哦~
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