Ultimate SD Upscale 完整安装与使用指南:轻松实现高清图像放大
2026-02-07 04:50:20作者:毕习沙Eudora
Ultimate SD Upscale 是专为 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion web UI 设计的强力图像放大插件,能够在保持图像质量的同时实现高清放大效果。通过智能分块处理技术,该插件支持使用较大的降噪参数(0.3-0.5),有效避免伪影产生,适用于各种显卡配置。
准备工作与环境要求
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下基础要求:
系统环境准备
- 安装 Git 版本控制工具
- Python 3.7 或更高版本
- 已安装 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion web UI
依赖库安装 运行以下命令安装必要的 Python 依赖包:
pip install gradio Pillow
快速安装步骤详解
第一步:获取项目源码 在终端中执行以下命令克隆项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/ultimate-upscale-for-automatic1111
第二步:安装插件 将项目文件复制到 AUTOMATIC1111 web UI 的扩展目录中:
- 将
scripts/ultimate-upscale.py文件放置到extensions/ultimate-upscale/scripts/目录下
第三步:重启Web UI 重新启动 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion web UI,插件将自动加载
核心功能配置与参数设置
Ultimate SD Upscale 提供了丰富的配置选项,让您能够根据具体需求调整放大效果:
基础参数配置
- 瓦片尺寸:推荐使用 512x512,兼容大多数显卡
- 降噪强度:0.3-0.5 范围内效果最佳
- 边缘填充:32像素可有效避免接缝问题
高级功能选项
- 重绘模式:支持线性、棋盘和无重绘三种模式
- 接缝修复:提供多种修复算法选择
- 放大倍数:支持自定义放大比例和目标尺寸
实际应用场景与操作流程
图像放大操作步骤
- 在 AUTOMATIC1111 web UI 中选择"图生图"功能
- 上传需要放大的原始图像
- 在脚本下拉菜单中选择"ultimate sd upscale"
- 根据图像特性调整相关参数
- 点击生成按钮开始放大处理
效果优化技巧
- 对于细节丰富的图像,建议使用较小的降噪值
- 人像类图像适合使用中等降噪参数
- 风景图像可使用较高的降噪值以获得更平滑的效果
常见问题与解决方案
安装后无法找到插件
- 检查脚本文件是否正确放置在 extensions 目录下
- 确认 web UI 已完全重启
放大效果不理想
- 尝试调整瓦片尺寸和降噪参数组合
- 检查原始图像质量是否满足放大要求
性能优化建议
- 根据显卡内存调整瓦片尺寸
- 适当减少边缘填充值可提升处理速度
通过以上完整的安装和使用指南,您可以轻松掌握 Ultimate SD Upscale 插件的使用方法,实现高质量的图像放大效果。无论是个人创作还是专业应用,这款插件都能为您提供出色的图像处理体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.82 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
661
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
443
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
199
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
775
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
269
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359