虽说大部分N家显卡都能跑得起来Stable Diffusion，但想要画尺寸更大、更清晰的图片，需要更大的显存。
以12G显存的3060为例，2048大概是单张尺寸的上限，如果画更大的尺寸，大概率会爆显存。
大多数情况下，都是画512小尺寸的图，生成效果不错的，再进行后续处理。
各AI绘画爱好者最常用的功能，是高分辨率修复(Hires. fix)，这个功能选中后，会弹出多个算法的选择，哪个更好呢？
目前最好用的放大算法，是 4x-UltraSharp ，没有之一。
先简单介绍下几个常见算法的原理和区别，再做个实图对比，最后放下载链接（4x-UltraSharp不在webui的默认配置里，需要手工下载安装）。
一、常见放大算法
1、Latent：是一种基于 VAE 模型的图像增强算法,通过将原始图像编码成潜在向量,并对其进行随机采样和重构,从而增强图像的质量、对比度和清晰度。一般情况下，这个算法就能得到不错的效果，和4x-UltraSharp、R-ESRGAN等相比，显存消耗比较小，但效果不是最优。
2、Lanczos：将对称矩阵通过正交相似变换变成对称三对角矩阵的算法（鸡肋，通常不用）。
3、ESRGAN：Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks （增强超分生成对抗网络）
是对SRGAN关键部分网络结构、对抗损失、感知损失的增强。从这里开始就不是单纯的图像算法，进入人工智能的领域了。实测确实增加了很多看上去很真实的纹理，但是有时又会把一张图片弄得全是锯齿或怪异的纹理。可能对待处理的图片类型有要求。
4、4x-UltraSharp：基于ESRGAN做了优化模型，更适合常见的图片格式。真人模型最佳选择。
5、ESRGAN 4x（Real ESRGAN）：完全使用纯合成数据去尽量贴近真实数据，然后去对现实生活中数据进行超分的一个方法。这个算法来自于腾讯贡献，点个赞。
6、R-ESRGAN 4x+：基于Real ESRGAN的优化模型，针对照片效果不错。
7、R-ESRGAN 4x+ Anime6B：基于Real ESRGAN的优化模型，二次元最佳，如果你的模型是动漫类的，该选项是最佳选择。
8、R-ESRGAN General 4xV3：基于Real ESRGAN的优化模型，体积小，计算快，效果差。
9、SwinIR_4x：使用Swin Transformer思想，采用一个长距离连接,将低频信息直接传输给重建模块,可以帮助深度特征提取模块专注于高频信息,稳定训练。
10、LDSR：Latent Diffusion Super Resolution（潜在扩散超分辨率模型）
Stable Diffusion最基础的算法模型，但速度比较慢。
因为webui版本的不同，可能内置了其他的放大算法，但基本都不如上述这些好用（尤其推荐4、7两个算法）。
二、实际对比
先生成一张原图。
模型：xxmix9realistic_v30.civitai
提示词：
best quality, (mature:1.3),perfect face, beautiful face,western, sharp focus, solo,beautiful woman,sexy,shiny skin,Navy blouse, beige shorts, soft light,cinematic lighting, sunny, dusk, outdoor,depth of field,shidudou,red_dress,
负面提示词：
monochrome, (impassive:1.4), featureless, colorless, characterless, teen, young, grotesque, 3d max, desaturated, paintings, sketches, (worst quality:1.7), (low quality:1.7), (normal quality:1.7), lowres, normal quality, skin spots, acnes, skin blemishes, age spot,close-up,badhanv4,
尺寸：768*1024
先对比一下细节。
1、使用Lanczos算法放大图片后，再放大到10倍的眼睛：
2、使用4x-UltraSharp算法放大图片后，再放大到10倍的眼睛：
3、使用R-ESRGAN 4x+ Anime6B算法放大图片后，再放大到10倍的眼睛：
再对比一下完整的图。
1、使用Lanczos算法放大
2、使用4x-UltraSharp算法放大
3、使用R-ESRGAN 4x+ Anime6B算法放大
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最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。
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