【Stable Diffusion】「Ultimate SD Upscaler」を使って生成したAIイラストを高画質化する方法！【img2img】

こんにちは！悠です！

今回は「Stable Diffusion」で、「Ultimate SD Upscaler」という拡張機能を使って生成したAIイラストを高画質化する方法についてまとめていきます。

以前紹介した「MultiDiffusion」と同じくimg2imgを使ってアップスケールするので、元画像をほぼ改変することなく高画質にすることができますよ！

拡張機能によって高画質化後の出来栄えが若干変わるので、ぜひ両方とも試してみてください！

「Ultimate SD Upscaler」の導入方法

では早速、拡張機能「Ultimate SD Upscaler」を導入していきましょう。

GitHub - Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111

Contribute to Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111 development by creating an account on GitHub.

github.com

Google Colaboratory版の場合

下記の方法で紹介している「maintained by Akaibu」のノートブックを使って、拡張機能「Ultimate SD Upscaler」を導入していきます。

まだご覧になっていない方は、まず最初にこちらを準備しておいてください。

【Stable Diffusion】AUTOMATIC1111のWebUIをGoogle Colaboratory上で使う方法！【maintained by Akaibu】

「Stable Diffusion」で、「AUTOMATIC1111」が用意しているノートブック「maintained by Akaibu」を使って、Google Colaboratory上で自分の好きなモデルデータやLoRAを使用する方法についてまとめた記事です。

yuuyuublog.org

【Stable Diffusion】AUTOMATIC1111のColab版でLoRAを使う方法について紹介！【maintained by Akaibu】

AUTOMATIC1111のColab版「maintained by Akaibu」でLoRAを使う方法についてまとめた記事です。2.5D風AIコスプレイヤーを作成できる「KoreanStyle2.5D」も紹介しています。

yuuyuublog.org

ノートブックを開いて、Google Driveからモデルデータを読み込むセルの下に新しくセルを作成し、下記のコードを入力してください。

#Ultimate sd upscalerをインストール
%cd /content/stable-diffusion-webui/extensions/
!git clone https://github.com/Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111 /content/stable-diffusion-webui/extensions/ultimate-upscale-for-automatic1111

%cd /content/stable-diffusion-webui

WebUIを起動し、img2imgの設定欄にあるScriptで「Ultimate SD Upscale」が選択できれば導入は成功です。

ローカル版の場合

「Extensions」→「Install from URL」の「URL for extension’s git repository」に下記のURLを入力しInstallをクリックしましょう。

https://github.com/Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111

「Ultimate SD Upscaler」を使った高画質化のやり方【img2img】

※「Ultimate SD Upscaler」を使う際は、「Settings」→「Upscaling」→「Upscaler for img2img」を変更しておいた方がいいという意見もあるようです。

よくおすすめされているものはESRGAN_4xですね。ただこれは絶対ではないので、高画質化後の画像で実際に比較して決めてください。

まずimg2imgのタブを開き、アップスケールしたい画像をドラッグアンドドロップします。

この際ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトには、元画像を生成したときに使ったものを入力しておきましょう。

Sampling methodを画像を生成した時のものに合わせ、Denoising strengthに0.1～0.35程度の値を設定します。

Denoising strengthを大きくするほど細部の書き込みが増える傾向にありますが、高画質化後の画像が元画像からかけ離れたものになります。

Scriptに「Ultimate SD Upscale」を選択しましょう。画像サイズとSeedは初期値のままでOKです。

「Ultimate SD Upscale」を選択すると、Scriptの下に追加でタブが開くので公式による設定例を参考に値を入力していきます。

アップスケール後の画像サイズによって設定が変わってくるので注意してください。今回は768×512から1920×1280の画像サイズにアップスケールする場合の設定例です。

Target size typeにScale from image sizeを設定し、アップスケール後の画像の拡大率（元画像から何倍のサイズにするか）を入力します。

TypeにChess、Tile widthに512、Tile heightに0、Mask blurに16、Paddingに32を入力します。

Seem fixのTypeにHalf tile offset pass、Denoiseに0.25、Mask blurに16、Paddingに32を入力します。

一番下のUpscaledとSeems fixの両方にチェックを入れましょう。両方オンにすることで別々の手法でアップスケールされた画像が2枚生成されます。

生成時間が長くなるのが嫌な方はSeems fixのチェックを外してもOKです。

これで設定は完了なので、オレンジ色のGenerateボタンを押してアップスケールを開始しましょう。

まとめ

以上が「Stable Diffusion」で、「Ultimate SD Upscaler」という拡張機能を使って生成したAIイラストを高画質化する方法の紹介でした。

txt2imgで「hires.fix」を使うか、img2imgで「MultiDiffusion」や「Ultimate SD Upscaler」を使うかは完全に好みの問題ですね。

個人的に最近は、元画像からほぼテイストを変えないimg2imgの方が好きです。

では、ここまで読んでいただきありがとうございました。