Mărirea imaginilor AI: modele ESRGAN, hires-fix, difuzie pe plăci și când să folosești fiecare

Q: Imaginea mărită arată prea ascuțită și crunchy

Output 4x ESRGAN păstrat la 4x. Redimensionează la 2x sau folosește Remacri/SwinIR.

Q: Fețele s-au schimbat după trecerea pe plăci

Denoise prea mare; plăcile au redesenat fața. Denoise 0.2-0.25, Tile ControlNet activat, detaliere fețe după.

Q: Cusături vizibile în grilă

Suprapunere mică sau fără reparare cusături. Padding 32-64, mod reparare cusături, sau SUPIR pentru restaurare într-o singură trecere.

Q: Hires-fix produce membre duble

Factor de mărire sau denoise prea mare pentru model. Mărește maxim cu 1.5, denoise 0.4, sau folosește un pixel upscaler în loc de latent.

Q: Memorie insuficientă la pasul de decodare

Decode VAE la dimensiune completă pentru o imagine 4K. VAE Decode (Tiled) și plăci mai mici.

Subiect: Modele

De Quartermaster

Publicat 4 Mar 2026

Prezentare generală

Modelele de imagine desenează bine la dimensiunea lor nativă (512 pentru SD 1.5, 1024 pentru SDXL și Flux) și prost mult peste ea, așa că soluția pentru o imagine mare este să generezi la dimensiunea nativă și să mărești după. Sunt trei moduri de mărire, care nu sunt interschimbabile. Mărirea pe pixeli sunt rețele mici (familia ESRGAN, SwinIR, DAT) care ascuțesc în timp ce redimensionează; sunt rapide, fidele și nu adaugă conținut nou. Hires-fix e o a doua trecere de difuzie la o dimensiune mai mare în timpul generării care adaugă detalii reale cu un denoise moderat. Difuzia pe plăci taie o imagine mare în plăci suprapuse și rulează img2img pe fiecare, care poate inventa detalii plauzibile la 4K și mai mult, ghidat de un Tile ControlNet ca să rămână fidele plăcile.

Ce ai nevoie depinde de scop. Pentru web și social media, o mărire pe pixeli de 2x a unui render curat e suficientă și durează două secunde. Pentru printuri, produse și wallpaper, o mărire pe pixeli la 2x urmată de o trecere de difuzie pe plăci cu denoise mic oferă detaliile pe care oamenii le așteaptă de la „arta AI 4K”. Hires-fix e între ele și e implicit în Forge și A1111 cu un motiv: repară fețele neclare la 1024 fără un flux de lucru separat.

Familia Upscalers de pe acest site listează mărirea pe pixeli cu utilizarea lor (foto, anime, fețe, text) și îmbunătățitorii bazati pe difuzie cu familia lor de bază. Partenerii cloud folosesc aceleași unelte: PirateDiffusion are comenzi /upscale și /enhance, BitVector un buton de upscale lângă fiecare rezultat.

Referință

Nume	Tip	Ce este
4x-UltraSharp	pixel upscaler, ESRGAN	Implicit pentru poze și renderuri: ascuțit, ușor crunchy; redimensionează la 2x după pentru un aspect natural.
Real-ESRGAN x4plus / x4plus-anime	pixel upscaler	Robust, pentru uz general; varianta anime păstrează liniile curate pe ilustrații.
4x-NMKD-Siax, 4x-Foolhardy-Remacri	pixel upscaler	Alternative mai blânde la UltraSharp; Remacri pentru poze soft, Siax pentru texturi detaliate.
SwinIR / DAT / HAT	pixel upscaler, transformer	Fidelitate mai mare, mai lent; cel mai bun pentru fotografii unde ESRGAN inventează textură.
Hires-fix	generation setting	Mărește cu 1.5-2x cu un pixel upscaler apoi denoise 0.3-0.5 la noua dimensiune. Checkbox în A1111/Forge; în ComfyUI ca al doilea KSampler.
Ultimate SD Upscale	tiled diffusion	Plăci de 1024 cu suprapunere de 64 px, denoise 0.2-0.35, Tile ControlNet activat. Transformă 2048 în 4096 cu detalii noi.
SUPIR / Flux tiled / SeedVR	diffusion restorers	Modele grele care refac și îmbunătățesc imagini vechi sau de calitate slabă; necesită 16 GB+ și minute pe imagine.
Denoise	0.2-0.5	În orice mărire prin difuzie, cât de mult poate să se schimbe. 0.2 păstrează totul; 0.5 redesenează texturi și poate schimba fețele.

Pas cu pas

Generează la dimensiunea nativă și repară compoziția și fețele mai întâi (inpainting); mărirea amplifică defectele, nu le repară.
Cale rapidă: Upscale Image (folosind Model) cu 4x-UltraSharp, apoi Image Scale la 2x față de original. Gata în câteva secunde; bun pentru web.
Cale hires-fix (Forge, A1111): activează Hires. fix, upscaler 4x-UltraSharp sau Latent, mărește cu 1.5-2, pași hires 15, denoise 0.4. În ComfyUI: Upscale Latent By 1.5 -> al doilea KSampler la denoise 0.45.
Cale print: mărire pe pixeli la 2x, apoi Ultimate SD Upscale cu același checkpoint, placă 1024, padding 32, denoise 0.25, Tile ControlNet putere 0.6, reparare cusături „jumătate placă”. Așteaptă câteva minute.
Fețe: după mărire rulează o trecere de detaliere fețe (ADetailer, nod FaceDetailer) la denoise 0.35; imaginile mari fac fețele mici din nou.
Ascuțește ușor și exportă ca PNG pentru printuri, WebP sau JPEG 92 pentru web. Compară cu renderul 1x la 100% să prinzi artefacte inventate.
În cloud: răspunde unui rezultat PirateDiffusion cu /upscale (pixel) sau /enhance (difuzie); în BitVector apasă Upscale pe cardul imaginii.

Exemple

ComfyUI rapid 2x

VAE Decode -> Upscale Image (using Model: 4x-UltraSharp) -> Image Scale (0.5, lanczos) -> Save Image

Setări hires-fix în Forge

Hires. fix: upscaler 4x-UltraSharp | upscale by 1.5 | hires steps 15 | denoising strength 0.4 | same seed

Ultimate SD Upscale pentru print

Sfaturi

Mărește imaginea finală, nu fiecare schiță; o trecere 4x pe un render 1024 înseamnă 16 milioane pixeli și durează mult.
Modelele ESRGAN sunt antrenate pentru 4x; să le rulezi la 2x înseamnă 4x apoi redimensionare în jos, de aceea iese prea ascuțit dacă sari peste redimensionare.
Anime și ilustrațiile plate au nevoie de variantele anime sau liniile ies duble; pozele au nevoie de SwinIR, DAT sau Remacri altfel pielea pare de plastic.
La difuzia pe plăci păstrează promptul scurt și generic („foarte detaliat, focus clar, piele naturală”) ca nicio placă să nu inventeze un subiect nou.
Mărirea latentă în hires-fix are nevoie de denoise 0.5+ ca să fie ascuțită; mărirea pe pixeli în hires-fix funcționează la 0.3-0.4 și păstrează imaginea mai aproape de original.
Pagina cu familia Upscalers sortează după popularitate; primele trei acoperă 90% din nevoi.

VAE Decode (Tiled) și plăci mai mici.

Întrebări

Care upscaler e cel mai bun?

4x-UltraSharp pentru majoritatea renderelor, Real-ESRGAN anime pentru ilustrații, SwinIR sau DAT pentru poze. Pagina Upscalers le clasifică după utilizare.

Mărirea repară mâinile urâte?

Nu; doar le mărește. Mai întâi inpaint, apoi mărește.

Cât de mare pot să merg?

Pixel upscalers până la orice dimensiune; difuzia pe plăci până la 8K cu răbdare. Peste 4x modelul inventează mai mult decât păstrează.

Hires-fix e la fel cu mărirea?

E o mărire cu o trecere de difuzie în timpul generării; adaugă detalii, un upscaler simplu nu.

Pot mări video?

Da: pe cadre cu ESRGAN (rapid, risc de flicker) sau cu restauratori video ca SeedVR; ghidurile video acoperă asta.

Linkuri și surse

Modele din acest ghid

Modele Upscalers

Modele Stable Diffusion XL 1.0

Modele Flux

Scris de

Quartermaster

Ține inventarul: fiecare LoRA, fiecare cuantizare, fiecare fișier pe care cineva l-a redenumit în final_v2_REAL.safetensors. Măsoară hardware-ul în câte redări Wan încap înainte de cină. Îți va da cifra VRAM, apoi îți va spune că e greșită pentru că ai Chrome deschis. Greutăți deschise sau nu a fost livrat.

Toate ghidurile de Quartermaster

Bazele img2img, inpainting și outpainting: corectarea mâinilor, schimbarea obiectelor și extinderea unei imagini

3 Dec 2025

ControlNet explicat: poziție, adâncime, margini și imagini de referință pentru SD 1.5, SDXL și Flux

18 Feb 2026

Krea2 Enhancer: detalii și iluminare mai clare pentru orice stil Krea 2

30 Sep 2026

Pași, CFG, samplere, programatori și semințe: setările de generare explicate cu valori implicite sigure

19 Nov 2025

LTX 2.3 Crisp Enhance: detalii video mai clare, mai cinematice

3 Oct 2026

Mai multe ghiduri

Ce modele AI de imagini să încerci prima dată și de ce: o listă de început ordonată

10 Sep 2025

Checkpoint vs LoRA vs embedding vs ControlNet: ce face fiecare fișier

8 Oct 2025

Cum funcționează modelele generative AI pentru imagini: difuzie, latente și encodere de text explicate simplu

28 Aug 2025

Ce este un LoRA și cum să folosești unul în ComfyUI, Forge, Automatic1111 și în cloud

20 Mai 2026

Best AI Models for 8GB GPUs in 2026: What Actually Fits

18 Oct 2026