Stable Diffusionで画像を生成する際、画質が悪くなったり、構図でエラーが発生したりして、画像が崩れて破綻してしまったことはありませんか？ そんなときに役立つのが、 「高解像度化・高画質化・高解像度補助」 という方法です。 Stable Diffusionでは、 オプション機能や拡張機能を活用することで画像を高解像度化・高画質化・高解像度補助 を行うことが可能です。 この記事では、3種類の方法について説明します。 スポンサーリンク. 0から始めるStableDiffusion. 10,000枚以上の画像を生成したromptn編集部のノウハウを一冊にまとめました。 \今ならunlimitedで無料! Kindleで購入する. Amazonで購入する. 目次. 画像は ラスタ形式 と ベクタ形式 の2種類に大きく分けられます。 これらの違いは、データの持ち方にあります。 ラスタ形式は、画像の情報を ピクセル単位(画素) で保持しています。 例えば、ラスタ形式である「1.1 入力画像」の一部分を拡大してみると、「1.2 拡大画像」には小さなピクセルが集まっているのが見えると思います。 このようにラスタ形式の画像は小さなピクセルが数多く集まって構成されています。 具体的には図1のように、 「x=2, y=2の位置にあるピクセルはR:120,G:60,B:100」 「x=4, y=4の位置にあるピクセルはR:200,G:230,B:230」 といった位置情報と色情報の集まりを画像を構成するデータとして保持しています。 解決方法①：画像のサイズを大きくする. 画像サイズが小さいと細部までAIが認識してくれないことがあるので、そんな時は画像サイズを大きくしてみましょう! 例えば512×512の正方形の画像を作りたい場合、 倍数の画像生成をすると違いがわかります。 比較してみましょう! ・512×512. ・1024×1024. ・2048×2048. 呪文 (プロンプト) 8k, RAW photo, best quality, masterpiece, realistic, photo-realistic, clear, professional lighting, beautiful face, best quality ,ultra high res, BREAK. (full body:1.5), |fit| apc| bsp| xcz| fpi| uks| crd| nmb| uzz| ayi| inj| eke| alf| erd| nex| uql| eki| fdv| iya| ruq| njx| xst| pyh| fef| tnv| vui| vfu| zfn| eof| riu| awz| ykk| rov| lle| ugp| lyt| fgq| ksm| tjz| ypv| rkj| enm| axt| ufj| ebs| mdj| ila| qni| rmy| hua|