Ai 绘图日常 篇四：Stable Diffusion WebUI中的重绘幅度在提升图片分辨率中的使用

前言

在使用Stable Diffusion WebUI过程中发现重绘幅度这个参数影响挺大，简单记录一下这个参数的在放大图片中的作用，当留个笔记。系列文章并无系统顺序，见笑了。

Stable Diffusion WebUI中的图生图（img2img）中有一个参数是Denoising strength或者叫重绘幅度(Denoising)，取值范围是0-1，默认设置0.75。

在WebUI中介绍如下：

Determines how little respect the algorithm should have for image’s content. At 0, nothing will change, and at 1 you’ll get an unrelated (SE image. With values below 1.0, processing will take less steps than the Sampling Steps slider specifies.
决定算法对图像内容的影响程度。设置0时，什么都不会改变，，而在1时，你将获得不相关的图像。值低于 1.0 时，处理的迭代步数将少于“采样迭代步数”滑块指定的步数。

分辨率 512*768（上传前）

可能这么说有点抽象，还是具体看看在放大图片中的效果吧。上面就是一张512*768的原图，下面这张就是第一次用图生图来放大两倍的结果，重绘幅度改成了0.5，最明显的分别是嘴合起来。可以理解这个重绘幅度就是对图像的改变有多少了。

2倍放大，重绘幅度 0.5

实际作用

其实一直都知道这个参数对出图的效果有很大影响，不过很多时候都是用文生图，这个参数直接接触其实不多。但其实文生图的高清修复（Hires.fix）中就有这个参数，只是真的关注这个比较少。高清修复中的重绘幅度和文生图中的是同一个参数，具有相同的意义。最近开始用图生图来放大图片了，就有了前面的那个发现。

使用X/Y/Z Plot脚本，就可以做一个比较直观的不同参数的对比了。从这个例子中，可以看出到0.2的时候画面是基本没有变化的，而到了0.4就有了较小的细节变化，到了0.6变化进一步明显，到了0.8就可以说不是同一个图片了。

再取一组值为0.1、0.5和0.9的比较,跟前面的那一组其实类似。不过倒是觉察到上面关于采样迭代步数的描述，实际重绘中的采样迭代步数是跟设定的40不一样的。

再来一组值为0、0.5和1.0的比较，设定的采样迭代步数40，重绘幅度为0的时候其实就经过1步的生成，而0.5的时候是21步，到1的时候才是40，这么基本就可以理解说明中文字了，采样迭代步数跟重乎幅度成正比，大概就是因为采样迭代越多，画面经过更多的绘制，就更加不同了。

2倍放大，重绘幅度 0.75

再看看默认的重绘幅度0.75，其实已经可以理解是不一样的图片了。当然，大体上还是一致的，只是细节就是完全不一样了。

加入Lora会怎样？

总体来说还是受重绘幅度影响，重绘得越厉害，Lora的作用更大。这个参数在0.15、0.55和0.95的例子中，0.15之下依旧是没什么影响，0.55细节有了变化，0.95下就动作和背景都已经有较大的改变，比没加Lora时的参数为1的重绘变化更大。

这里联想到之前尝试使用SD Upscale中发现使用DPM++ SDE Karras这个采样方式，重绘幅度设为0.2的时候，Lora对这个放大基本没影响。而把采样方式换成DPM Adaptive的时候却有明显变化。那么其实就是DPM Adaptive这个采样方式，无视设定的采样迭代步数，也就是无视了重绘幅度这个参数（基本就是重绘幅度锁定是1了）所以才能生成比较大的变化。

2倍放大，加入Lora提示词，重绘过头加上Lora影响都畸形了。

总结

我想这个重绘幅度的参数在放大图片中大概可以分成3个数值段来使用，分别是小于等于0.2,0.2到0.75之间,大于等于0.75。

2倍放大，重绘幅度0.2

使用小于0.2的情况是想保留原有图片的样式，在保持一致的情况下丰富细节。但从这个例子的体验来看，放大一倍的这个需求貌似没有必要用到重绘，直接放大就好。或者是我眼拙，放大3张重绘幅度分别为0.1、0.15和0.2的图片，没找到细节上有差别。但实际是不是真的没用，或许还要看其他图片的例子。

使用0.2到0.75之间主要是想一定程度的改变原图细节，或者加入Lora来改变原图，但又不想大幅偏离原图的情况。具体选那个值，看想改变的幅度吧。

2倍放大，重绘幅度0.6

大于等于0.75的情况就是想要维持原图的框架但完全改变细节了，这时大概就不适合加入Lora了，而且这种情况貌似也有其他方式（Controlnet）来控制，可能价值也不大。

2倍放大，重绘幅度0.8

不过说到Lora，在这种放大文生图图片的时候为什么不一开始就加入Lora呢？个人的考虑是象这种全身照，头部较小出来的图片很容易是畸形的，加不加入Lora想一次把面容弄好其实都是抽奖，那就干脆在放大过程中再试试能不能纠正。

2倍放大，重绘幅度1

最后啊，Stable Diffusion WebUI这个东西还是有点复杂啊，继续试下去可能还有其他体验。但就重绘幅度这个参数来说，作用就是决定算法对图像内容的影响程度。是不是很想一锤砸过来？说笑了，这个参数的作用，主要就是控制图生图中图片的重绘次数，次数越多，变化程度越大，对原图的偏离越大。那么，就是对生成的图像内容的影响程度了。

最后补充一下：绘图工具是Stable Diffusion WebUI，本地部署

图片生成主要参数：（放进WebUI里面读取就可以了）

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Negative prompt: paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)),ng_deepnegative_v1_75t
Steps: 40, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 3490862336, Face restoration: CodeFormer, Size: 512x768, Model hash: 7234b76e42, Model: chilloutmix_Ni

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