当我们使用Stable-Diffusion出图时，多数情况下都会设置出图分辨率为512*512或是512*768，如此设置一方面可以加快出图速度同时也可以减轻显卡的压力，但是低分辨率的图片也会图片模糊或是细节缺失。

通常情况下，我们可以使用附加功能中的算法放大功能，但是放大功能有一些缺陷，算法放大功能只是单纯的将图片进行放大，无法对细节进行处理或细节深入。

此外，在图生图中，有一个脚本：“使用SD放大脚本”（英文：SD upscale），这个脚本的主要作用是在进行图生图的同时进行图片放大（见下图）。

我们首先来尝试使用SD upscale（使用SD放大脚本）进行图片放大，我们通过图片信息导入一张之前生成的图片进入，发送到图生图中。

使用SD upscale时，记得在原图的尺寸上增加64，例如我发送过去的图片是516*768，那么就把图片继续为576*832，我们将重绘幅度设置到0.75和0.15进行出图尝试。

从出图可以看到，但是如果设置的重绘幅度过大（重绘幅度：0.75）就会导致出现多头图（见下方图片1)，但如果重绘幅度过小（重绘幅度：0.15），虽然图片放大了，但是细节完全没有进行调整（见下方图片2）。

那么我们应该如何既放大图片，又让图片添加细节呢？

这里我们可以使用到tile模型，通过ControlNet的tile模型，可以很好的避免多头图的产生，我们依旧还是使用相同的原图、关键词以及参数设置，并开启ControlNet，选择tile模型（见下方图片），重复幅度我们调整到0.7。

注意：在ControlNet中无需上传图片，仅需要开启、选择预处理器和模型即可（主要看下图中框选出来的内容）。

使用ControlNet的tile模型后，在重绘幅度：0.7时，也可以正常的出图，并且给新图添加了很多细节，特别在头发、面部以及衣服上可以对比出来看到。

重绘幅度调整到0.5后，画面中衣物等元素将会减少一些，更为自然，当然我们可以通过删减关键词来控制装饰元素。

我们尝试一下把新生成的图片（上图），再次发送到图生图中，再使用ControlNet的tile模型+sd放大脚本进行重绘会是什么效果？这里依旧使用重绘幅度：0.5。

我们又成功的将图片进行了细化并且放大了，但是多次的细化和放大，画面中多余的物品以及衣服的细节已经变的奇怪了，所以我们在进行重绘放大时要适量，才能达到更好的效果。

我们可以通过tile模型+SD upscale不断地细化和放大我们喜欢的图片，将图片细化到我们最为满意的程度。

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