Stable Diffusion模型高清算法模型類詳細對比表
| 模型名稱 | 核心原理 | 適用場景 | 參數建議 | 顯存消耗 | 細節增強度 | 優缺點 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 4x-UltraSharp | 殘差密集塊(RDB)結構優化紋理生成 | 真實人像/建筑攝影 | 重繪幅度0.3-0.4，分塊尺寸768px | ★★ | ★★★☆ | 皮膚紋理細膩，但高對比場景易出現偽影 |
| R-ESRGAN 4x+ Anime6B | 對抗網絡針對二次元優化色階過渡 | 動漫/插畫/游戲原畫 | 銳化強度0.4-0.6，色彩保護閾值0.7 | ★ | ★★☆ | 發絲線條銳利，但真實系圖像易產生塑料感 |
| StableSR | 譜歸一化約束+特征保留損失函數 | 博物館級修復/學術研究 | 迭代次數≥150，學習率1e-4 | ★★★☆ | ★★★★★ | 支持16倍無損放大，但顯存需求高、耗時較長 |
| RealESRGAN_X4Plus | 改進的殘差注意力機制 | 通用場景/老舊照片修復 | 降噪強度0.2-0.3，增強模式選"平衡" | ★☆ | ★★★ | 綜合性能均衡，但高頻細節易過曝 |
| SwinIR_4K | 基于Swin Transformer的特征重建 | 文字/幾何圖形修復 | 銳度調節0.5-0.7，邊緣保護模式開啟 | ★★ | ★★★★ | 文字邊緣清晰，但生成速度較慢 |
| BSRGAN | 盲超分辨網絡適應未知退化模式 | 模糊/低質量圖像復原 | 退化模式選"混合噪聲"，增強強度0.4 | ★ | ★★☆ | 抗噪能力強，但細節生成偏保守 |
關鍵參數說明：
-
分塊尺寸：
- ≤768px：適合4K級輸出（顯存消耗平衡）
- 1024px：8K級輸出需配合Tiled VAE使用
-
銳化強度：
- 二次元：0.4-0.6可強化線條（如發絲/服裝褶皺）
- 真實系：＞0.5易產生鋸齒效應
-
降噪強度：
- 老舊照片：0.3-0.4保留歷史質感
- 現代圖像：0.2-0.3避免過度平滑
技術原理對比：
| 技術特性 | 4x-UltraSharp | R-ESRGAN Anime6B | StableSR |
|---|---|---|---|
| 網絡結構 | 殘差密集塊堆疊 | 對抗生成網絡 | 譜歸一化U-net |
| 損失函數 | L1+感知損失 | Wasserstein損失 | 混合感知/對抗損失 |
| 特征融合方式 | 密集跳躍連接 | 通道注意力機制 | 多尺度特征金字塔 |
| 最大放大倍數 | 4x | 4x | 16x |
| 典型處理速度（4K→8K） | 45秒 | 32秒 | 8分鐘 |
選型決策樹：
graph TBA[圖像類型] --> B{真實系?}B -->|是| C{分辨率需求}C -->|≤4K| D[4x-UltraSharp]C -->|＞4K| E[StableSR]B -->|否| F{二次元?}F -->|是| G[R-ESRGAN Anime6B]F -->|否| H[RealESRGAN_X4Plus]
)
)
