【驚愕!】Stable Diffusion SD upscaleで画像の解像度を上げる方法【低VRAMで使えるアップスケーラー】 | IT技術者のDTM奮闘記
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【驚愕!】Stable Diffusion SD upscaleで画像の解像度を上げる方法【低VRAMで使えるアップスケーラー】

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はじめに

この記事ではStable Diffusionのアップスケール機能、SD upscaleの使い方を徹底解説します。

SD upscaleを使えば簡単に画像の解像度を上げることが可能です。

この記事では以下のことが理解できます。

  • SD upscaleを使って画像の解像度を上げる手順
  • SD upscaleのアップスケーラーモデルの効果と、おすすめモデル
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SD upscaleとは

SD upscaleはStable Diffusionのアップスケール機能で、タイル状に分割した小さい画像単位でアップスケールするため低VRAMで高解像度化が可能です。

Stable Diffusionでアップスケールする方法はたくさんありますが、SD upscaleは他の機能・手順と比較して以下のメリット・特徴があります。

  • 低VRAMで使用可能
  • 4倍までアップスケール可能
  • 構図の影響は設定にもよるが、維持してアップスケール可能

Hires. fixとVRAM使用量を比較してみました。
テストでは512×512の画像を4倍にアップスケールしています。

  • Hires. fix:約13GB
  • SD upscale:約4GB
nov
nov

VRAM使用量が少ないから、多くのGPUで高解像度化が可能だね。

SD upscaleの使い方

インストールについて

AUTOMATIC1111の場合は、最新版に更新してあれば使用可能です。
Verが古い場合は、以下の記事を参考にアップデートしましょう。

WebUI Forgeであれば、そのまま使えます。
まだインストールしていない方は、以下の記事を参考にインストールしてみましょう。

A1111とForgeで使用できるモデルに差があります。

モデルが多く、高速なForgeがおすすめです。

アップスケーラーモデルを追加する場合

標準のモデル以外にもアップスケーラーモデルを追加することが可能です。

おすすめのモデルは以下の通りです。

  • 4x-Ultrasharp:名前の通り、シャープで高精細な画像が生成できます
  • 4x_foolhardy_Remacri:高精細かつ、復元にも最適なモデルです

ダウンロードしたモデルは、「models」→「ESRGAN」フォルダに保存します。
モデルを保存した後は、WebUIを再起動しましょう。

画像の解像度を上げる手順

  • STEP1
    img2imgタブに移動し対象画像をロードする

    上段メニューからimg2imgタブに移動して、アップスケールしたい画像をロード(ドラッグ&ドロップ)します。

    img2imgタブに移動し、画像をロードするよう促している
  • STEP2
    ScriptからSD upscaleを選択する

    下段に表示されているScriptからSD upscaleを選択します。

  • STEP3
    SD upscaleの設定を行う
    SD upscaleの設定画面
スライダーで調整可能
モデルはチェックボックスになっている

    Tile overlapはタイル同士の重なりを設定します。
    (多くの場合は64で問題ありません)

    Scale Factorでアップスケール倍率を設定します。
    最大値は4で、元画像を4倍にアップスケール可能です。

  • STEP4
    アップスケールモデルを選択する

    Upscalerメニューから好みのアップスケールモデルを選択します。
    (モデルごとの特徴については後述します)

  • STEP5
    Denoising strengthを下げる

    中段のResize toメニュー内にある、「Denoising strength」を0.25以下に設定します。
    (あまりに高いと画像が破綻します)

    Denoising strengthを下げるよう促している
    nov
    nov

    おすすめは0.2だよ

    あとは画像生成するだけです。

    その他プロンプトで画像の傾向を変更することも可能です。
    (アップスケールするだけなら空欄で問題ありません)

おすすめのアップスケーラーモデルについて

各モデルを使用して4倍までアップスケールし、効果を検証しました。
検証に使用した画像はイラスト系とフォトリアル系の2種類です。

2dイラストと3dフォトリアルのAIイラスト
アップスケール前画像

イラスト画像はCalicoMix FlatAni、フォトリアル画像はfuduki_mixで作成しています。

いくつかピックアップして画像を紹介します。

2D
2Dイラスト女性の顔のアップ
すこしぼやけている
2Dイラスト女性の顔のアップ
すこしぼやけている
2Dイラスト女性の顔のアップ
くっきり高精細
2Dイラスト女性の顔のアップ
くっきり高精細
3D
3D女性の顔のアップ
すこしぼやけている
3D女性の顔のアップ
すこしぼやけている
3D女性の顔のアップ
くっきり高精細
3D女性の顔のアップ
くっきり高精細

モデルによって効果がかなり異なりますね。

DAT系や、Nearest、Lanczos、ScuNET系は少しぼやけた画像が生成されます。

以上の結果から、おすすめモデルは以下の通りです。

  • イラスト用:R-ESRGAN 4x+ Anime6B、SwinIR_4x、4x-UltraSharp、4x_foolhardy_Remacri
  • フォトリアル用:4x-UltraSharp、4x_foolhardy_Remacri

万能に使えるモデルは「4x_foolhardy_Remacri」ですね。
さまざまな画像に使えて高精細です。

AI画像生成は余裕を持ったストレージ容量がおすすめ

AI画像生成では思った画像が生成できないことが多々あるので、テスト用の画像を沢山生成します。

また、モデルデータも数GBのデータ容量なのでデータ保存先となるストレージは大容量のHDDやSSDがおすすめです。

容量を求めるならHDD、読み込み/書き込みスピードもある程度欲しい場合はSSDを選択しましょう。
(SSDの方がスピードと静音性(無音です)に優れます)

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まとめ

今回はSD upscaleの使い方を紹介しました。

SD upscaleは低VRAM環境でも動作するため、誰でも気軽に画像の解像度を上げることができます。

この記事を参考に、高解像度画像の生成にチャレンジしてみましょう!

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