大家好，我是向阳
今天给大家分享如何用AI绘画工具Stable Diffusion 的 ControlNet Tile工具应用。ControlNet Tile模型能够在SD绘图过程中，实现高分辨率下实现高清扩图，并且避免出现图像分身现象，以及可以调整SD扩散生产过程噪声强度和细节程度。主要功能包括：
增强细节：在图像放大过程中，能够增加描绘的细节
构图不改变：图像生成中增加降噪强度，也不会出现图像分身。即使是生成4K、8K 等高分辨率画质，也不会出现图像分身。
在SD绘制超分辨率的高清大图中，显卡高昂的价格和算力瓶颈一直是困扰使用者的问题之一。通过ControlNet Tile 分块绘制处理方法就能很好的解决这一问题。原理是将超大尺寸的图像切割为显卡可以支持的小尺寸图片进行挨个绘制，再将其拼接成完整的大图，虽然绘图时间被拉长，但这也极大的提升了显卡性能的上限，这一方法是真正意义上实现了小内存显卡绘制高清大图的技术方法。
ControlNet Tile体验
01. ControlNet参数配置
本文使用绘图配置：
• 模型：Dream Tech XL | 筑梦工业XL 模型
• 迭代步数：30
• CFG：7
• 采样器：DPM++ 2M Karras
本文涉及大模型下载请看下方扫描免费获取哦：
Dream Tech XL | 筑梦工业XL 模型
筑梦工业 | 港风胶片XL LoRA模型
然后，设置SD-WebUI文生图ControlNet配置如下所示：
注意：
使用ControlNet类型为Tile 。
预处理器：tile_resample 。
SD1.5 Tile模型：control_v11f1e_sd15_tile.pth
下载地址：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main 。
SDXL版本Tile模型：TTPLANET_Controlnet_Tile_realistic_v2_fp16.safetensors。下载地址https://huggingface.co/TTPlanet/TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_Realistic/blob/main/TTPLANET_Controlnet_Tile_realistic_v2_fp16.safetensors
注意：该模型链接需要科学上网，如无法下载，请扫描获取模型文件哦
03. 开始体验之旅
首先需要生成一张可体验输入图像（原始分辨率：720*1280）。
HK film style,close-up shot back view of an attractive woman wearing pink dress standing in front of a neon sign,neon orange lighting,in the style of Wong Kar Wai film,award-winning picture,highly detailed,ultra-high resolutions,32K UHD,best quality,masterpiece,<lora:HK film style XL:1>,
01. 不使用Tile放大2X
明显能够看出在分辨率1440*2560下放大图像分身，分辨率出现人物畸形。
02. 使用Tile放大2X
SD配置
ControlNet配置
输出效果
可以明显看出在分辨率1440*2560下绘图质量能够很好保持，并且细节增强。这里耗时2分 2.1秒。
03. 使用Tile放大3X
ControlNet配置同上。
输出效果
可以明显看出在分辨率2160*3840下绘图质量能够很好保持，并且细节增强。这里耗时5分****3.6秒。
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总结
本文介绍了如何使用AI绘画工具Stable Diffusion中的ControlNet Tile工具应用，该工具能够在SD绘图过程中实现高分辨率下的高清扩图，并避免图像分身现象。文章详细阐述了ControlNet Tile的主要功能，包括增强细节和保持构图不变，在生成4K、8K等高分辨率画质时也不会出现图像分身。此外，文章还介绍了通过ControlNet Tile分块绘制处理方法解决显卡算力和价格瓶颈问题，实现了小内存显卡绘制高清大图的技术突破。文章提供了ControlNet Tile的体验过程，包括参数配置和输出效果对比，展示了使用该工具的实际效果。最后，文章展望了AIGC技术的未来发展前景，并提供了AIGC学习资料，帮助读者更深入地了解和掌握相关知识。