stable diffusion扩图
时间: 2025-02-12 22:24:05 AIGC 浏览: 89
### 使用Stable Diffusion进行图像扩展或生成更大尺寸的图片
对于希望利用Stable Diffusion模型来实现图像扩展或创建更高分辨率版本的需求,通常有两种主要方法可以考虑。
#### 方法一:基于扩散过程的直接放大
这种方法依赖于Stable Diffusion本身强大的生成能力,在输入较低分辨率图像的同时指定更高的输出分辨率参数。通过调整采样步骤中的配置选项,可以让模型尝试预测并填充额外像素的信息,从而得到放大的结果[^1]。
```python
from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline
import torch
from PIL import Image
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original"
device = "cuda"
pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_id, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16)
pipe.to(device)
init_image = Image.open("path_to_low_res_image.jpg").convert("RGB")
# 设置更大的宽度和高度作为目标大小
width, height = init_image.size
target_width = width * 2
target_height = height * 2
upscaled_image = pipe(prompt="", image=init_image.resize((target_width, target_height)), strength=0.75)["sample"][0]
upscaled_image.save("output_upscaled_image.png")
```
此代码片段展示了如何加载预训练好的Stable Diffusion管道,并设置初始低分辨率图像为目标两倍宽高的新尺寸。`strength` 参数控制着原始图像特征保留的程度与新增细节的比例关系。
#### 方法二:分阶段处理——先分割再合成
另一种策略涉及将原图切割成多个较小部分分别送入网络处理后再拼接回完整的高分辨率图像。这种方式有助于保持局部结构的一致性和清晰度,尤其适用于非常精细的对象如人脸等场景下。
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