Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler

今天跟大家介绍一个FLUX生态中专用的放大模型，在使用这个模型做原图放大时，有以下几个要点，跟大家分享：

**第一，**是这个放大模型不同于以往的以放大模型加载的方式使用，而是以Controlnet加载的方式使用。CN的权重值，参考值0.65，这权重值对放大效果有影响。

**第二，**通过latent按系数缩放，可以直接将输入的原图放大若干倍。（不建议超过5倍，视各自的显卡量力而为哈。）

**第三，**可以接入LoRA的方式，为放大的模型添加细节和风格优化。

第四**，**双CLIP加载器中建议用fp16的模型。

**第五，**K采样器可以设置高点，参考值35步，采样步数对放大效果也有影响。

**第六，**提示词的编写，可以用反推模型将原图先行反推后，获得提示词后使用，有助于丰富放大画面的细节。（我们在工作流中也提供了一个反推提示词的模块组。）

工作流搭建图：（篇末附相关资源下载）

放大示例展示-人物放大

接下来，我们为大家做了三组的放大前后图对比，供大家自行比对和感受下。

人物放大

可以从人物的皮肤质感，嘴唇的纹理，以及头发的发质等，看出放大模型处理后的图像，更加写实和细节满满。

放大示例展示-星舰放大

从对比图中可以看出，放大后的图像画面的线条以及画面的元素更加精细与平滑。这次放大有添加了点胶片感的LoRA，会有一写朦胧感。

放大示例展示-微缩景观放大

尤其明显的是，建筑物的结构线被放大模型处理后尤其的笔直、建筑物的细节更加的精美与精细。

如何学习Stable Diffusion ?

2023年，AIGC绘画元年，从年初以来，以Midjourney和Stable Diffusion 为代表的AIGC绘画迎来春天，掀起了一场生产力革命。

Stable diffuson最大的优势在于它的可控性以及免费开源。很多人想学习和使用stable diffusion,网上一搜,往往在安装这一步就劝退了很多人。

也因为Stable diffusion中的参数非常非常多，极其容易劝退,但事实是，对于我们来说，只需要熟练使用即可，并不需要深入的去研究它的原理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的StableDiffusion学习资料包括：StableDiffusion学习思维导图、StableDiffusion必备模型，精品AI学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）Stable Diffusion初始入门

该阶段让大家对StableDiffusion有一个最前沿的认识，规避碎片化学习，对SD的理解将超过 95% 的人。可以在相关讨论发表高级、不跟风、又接地气的见解，成为AI艺术创作领域的佼佼者。

• 1.Stable Diffusion的起源及工作原理

• 2.Midjourney跟Stable Diffusion之间的的区分指南

• 3.Stable Diffusion一键包快速实现部署

• 4.Stable Diffusion启动器参数

• 5.Stable Diffusion的“Settings”页面高效配置Al模型

• 6.Stable Diffusion的插件安装指南

• 7.汉化Stable Diffusion界面实操

• 8.Stable Diffusion中的大模型使用指南

• 9.Stable Diffusion VAE模型

• 10.txt2img文本提示转换成图像实操

• 11.生成(Generate)功能相关的系列按钮

• 12.单批跟总批的配比选择指南

• 13.采样方法

• 14.生成图像的引导迭代步数

• …

第二阶段（30天）Stable Diffusion进阶应用

该阶段我们正式进入StableDiffusion进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展不同的艺术风格。快速根据甲方的要求改动高效出图。掌握智能绘图最强的AI软件，抓住最新的技术进展，适合所有需出图行业。真·生产力大爆发！！！

• 1.涂鸦Sketch功能

• 2.涂重绘鸦Inpainting Sketch功能

• 3.局部重绘Inpainting功能详解

• 4.上传蒙版Inpainting upload功能

• 5.segment anything辅助抠图功能

• 6.inpaint anything蒙版获取功能

• 7.ControlNet的起源及工作原理

• 8.ControlNet插件扩展功能

• 9.ControlNet基础界面使用指南

• 10.ControlNet五种线稿模型

• 11…ControlNet重绘修复模型

• 12.ControlNet 图像提示迁移模型实战

• …

第三阶段（30天）专属Lora模型训练

恭喜你，如果学到这里，所有设计类岗位你将拥有优先选择权，自己也能训练Lora 了！通过对模型进行微调有效减少模型的参数量和计算量，以生成特定的人物、物品或画风，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 1.定制个人的LORA模型适配个性化需求

• 2.高质量素材过程中的重要事项收集指南

• 3.birme工具批量化的处理图片实战

• 4.BooruDatasetTagManager工具打标图片实战

• 5.正则化训练集使用指南

• 6.SD-tainerLORA训练工具

• 7.SD-tainer工具训练自己的Lora操作

• 8.LORA模型测试指南

• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对氛围性场景，关键词技巧，图生图实操流程等方面有一定的认知，教你「精准控制」所有图片细节，可以在云端和本地等多种环境下部署StableDiffusion，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的社会主义接班人。

• 1.CodeFomer模型实战

• 2.固定同一人物形象IP实战

• 3.广告设计

• 4.电商海报设计

• 5.制作3D质感

• 6.室内设计全案例流程

• 7.AI赋能电商新视觉

• 8.老照片修复

• 9.小说推文

• 10.影视游戏制作

• 11.游戏开发设计

• 12.三维软件去精准辅助SD出高质量图实战

• 13.GFPGAN模型实战

• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AI绘图大神的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】