高分辨率修复

高分辨率修复是 Stable Diffusion 用户必须掌握的进阶技巧，它能让原本受限于模型最佳分辨率的图片，变得更清晰、更细致。原理上，它相当于对低分辨率成品进行一次“回炉”的图生图，通过放大算法和再次采样修复像素不足导致的模糊。课程详细解析了潜空间与非潜空间放大算法的差别，以及迭代步数与重绘幅度的设置逻辑。为了兼顾效率与质量，常见的使用方法是先在低分辨率阶段抽卡筛选满意作品，再利用高分辨率修复放大固定的结果，从而获得高质量的高清大图。

课程视频

暂时无法在飞书文档外展示此内容

下载放大算法的途径

首先，你可以访问一些专门分享放大模型的网站下载这些模型。

例如：https://openmodeldb.info/

课程里提到的“4x_NMKD-Superscale-SP_178000_G”，就可以在这里下载到：

https://openmodeldb.info/models/4x-NMKD-Superscale

其次，在 Huggingface / Civitai 等模型网站上按模型名字搜索，通常也可以找到用户分享的放大模型。

知识大纲

课后作业

请使用课程内提及的操作，在文生图中利用高分辨率修复生成一张分辨率（宽或高）在 1000 像素以上的“高清大图”。

基本要求

• 主题、内容均不限

• 合理地选择放大算法并规划重绘幅度与迭代步数，使生成的图片细致且精细

加分项目

• 同时上传放大前、后的对比图，体现放大给图片质量带来的提升