在数字艺术领域，AI绘画技术已经逐渐成为艺术创作的新趋势。Stable Diffusion作为一款领先的AI绘画工具，以其生成高清多细节图片的能力备受关注。现在，让我们一起来探索Stable Diffusion生成高清多细节图片的各个要素，开启你的创意之旅。
在生成图片前的第一步，首先要根据模型设置匹配的分辨率：
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使用 SDXL 模型：底模是 1024*1024
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使用 SD1.5 模型：底模是 512*512
若分辨率不足，例如人脸特写，则可能出现显示不完整的情况；相反，分辨率过高，则可能出现多头多手的情况（比较渗人）
因此，因为选择 SDXL模型，将宽高调整为768*1024。
第二步，需要调整迭代步数；
不同迭代部署对渲染时间和最终画面的影响是很大的，迭代步数越多，图片的细节越丰富。
因此，这一步迭代步数设置为25。
第三步，选择采样器
以下是使用4种采样器，出图效果对比：
其中，Euler a 效果最朴素，而渲染时间最长的 DPM++ 2M 确实在人物表现方面非常亮眼；
DPM++ 2M 与 Restart 这两款采样器，在锁定种子的情况下，生成图片比较接近，但在锐度和清晰度方面， Restart 效果更好一些；
因此这一步，选择采样器Restart。
第四步，充分利用 SDXL模型的优势，使用专门的 Refiner 采样器：
PS：此步骤 SDXL模型 专属，SD1.5模型可省略此步骤
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第五步，设置 提示词引导系数(CFG Scale)，用于控制 SD 提示词的听话程度：
凭第一印象来看，将 CFG Scale 设置为 8 比较好看。
第六步，开启「高分辨率修复」，推荐选择的高清算法：
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Lanczos
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4x-UltraSharp
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R-ESRGAN
3种不同的高清算法，生成图片效果如下：
第七步，如果经过高分辨率修复后，仍觉得无法满足你的要求，可以将图片发送到图生图：
再利用插件进一步放大：
- 开启 Tiled Diffusion：
- 开启 Tiled VAE：
最终出图如下：
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