Stable Diffusion Webui - ControlNet Tile 教程

ControlNet 1.1中的Tile模型（control_v11f1e_sd15_tile.pth）是一个令人惊叹的工具，其核心功能在于细节补全。具体而言，它能够巧妙地忽略原始图片中可能存在的缺陷细节（通常是不理想的），并以全新的细节进行补充，从而提升图像的质量。这种引人注目的能力使得我们能够欣赏到更加精美、细致的图像，带来视觉上的愉悦享受。

本文向大家提供ControlNet Tile的三个用法。

安装

Stable Diffusion Webui的安装和ControlNet Tile这里不表。如果需要，可以查看我之前的文章。

补全细节

原始图如下（侵删）：

原始图

这张图的长和宽为：496x603，可以看出照片特别模糊。

进入Stable Diffusion Webui的图生图，通过CLIP反推提示词，可以获得：a woman with long hair and a white shirt is looking at the camera with a serious look on her face, a tilt shift photo, Chen Yifei, pincushion lens effect, lyco art

进入Stable Diffusion Webui的文生图，将上述反推提示词贴入提示词中，并在之前添加：best quality, (8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.4), ultra-detailed, perfect detail,

在反向提示词中，填入：nsfw, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, bad anatomy, (long hair:1.4), DeepNegative, (fat:1.2), facing away, looking away, tilted head, {Multiple people}, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worstquality, low quality, normal quality, jpegartifacts, signature, watermark, username, blurry, bad feet, cropped, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, worst quality, low quality, normal

注意这里长宽和原图一致，即没有做图片放大。其他参数详见下图。

点击生成，可以获得如下图：

整个咒语如下：

best quality, (8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.4), ultra-detailed, perfect detail, a woman with long hair and a white shirt is looking at the camera with a serious look on her face, a tilt shift photo, Chen Yifei,

Negative prompt: nsfw, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, bad anatomy, (long hair:1.4), DeepNegative, (fat:1.2), facing away, looking away, tilted head, {Multiple people}, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worstquality, low quality, normal quality, jpegartifacts, signature, watermark, username, blurry, bad feet, cropped, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, worst quality, low quality, normal

Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 3911414860, Size: 496x603, Model hash: 59ffe2243a, Model: Chilloutmix-Ni-pruned-fp16-fix, ControlNet 0: "Module: tile_resample, Model: control_v11f1e_sd15_tile a371b31b, Weight: 1, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram: False, Threshold A: 1, Guidance Start: 0, Guidance End: 1, Pixel Perfect: False, Control Mode: Balanced", Version: v1.6.0

微调细节

与细节补全不同，我们可以通过提示词对细节重构。我们在提示词中增加 “blue eyes”，把刚刚细节补全的图片作为输入，那么我们会得到一张蓝色衣服蓝色眼睛但是其他基本保持不变的图片。

与简单的细节补全不同，我们可以通过巧妙的提示词对细节进行微调。假设我们在提示词中加入了"blue eyes"，并以刚刚完成细节补全的图像作为输入，那么我们将获得一幅画面，仍然保持基本不变，但是人物现在拥有一双璀璨的蓝眼睛。这种微妙的调整将为图像注入一丝别样的魅力。（我试过绿眼睛也可以，但红眼睛效果不佳）

放大图片

由于ControlNet Tile的功能是增加细节，很容易想到的一个功能就是放大图片（超分辨率），我们实际操作一下。我们把要放大的图片拖入图生图区域，然后Resize By选择2（从 496x600 调整至 992x1200）

然后我们启动ControlNet，选择Tile模型

由于ControlNet Tile的神奇功能在于增强细节，我们可以自然而然地想到其中一个应用就是超分辨率（图像放大）。现在让我们亲自体验一下吧！将待放大的图片拖放到图生图的区域，并选择Resize By选项为2（从496x600调整到992x1200）。

接下来，激活ControlNet，并选择Tile模型，让它为我们展现其真正的魔力。

最后结果如下：

总结

ControlNet Tile可以实现照片的细节补全、细节调整和照片放大的功能，但它并不能保证生成的人像和原始照片的人像具备很强的相似度。