寫在前面

? ? ? ?這次測試了一個平常很少用到的功能：放大算法。

? ? ? ?說是很少用到，其實也是經常用的，高清修復中肯定是要用的嘛，但是放大后就重繪了實際上也看不出各放大算法的區(qū)別。由于配置原因沒辦法用高清修復，或者想不改變原圖的情況下獲得高清圖片，這種情況下應該怎么辦呢，放大功能就上場了。

? ? ?? 這次測試測試了stable diffusion不同放大算法的對圖像放大效果。照例疊個甲，本測試結果僅針對相同條件下的測試，對其他不同參數(shù)的測試僅供參考，得出結論僅基于測試結果，不代表實際結果。

測試參數(shù)?

這次使用了5種模型進行測試，測試對象則是可愛的王小姐。在測試表中測試了2倍放大和4倍放大的效果，舉例說明時僅使用四倍放大的例圖。

測試結論

在說結論之前，先來說說什么叫放大算法。

我們知道，一張圖想要縮小，把原圖的像素去掉一部分即可（當然實際算法更加復雜），但是一張圖想要放大，從1MB變成4MB，這額外的3MB信息該去哪找呢，總不能無中生有吧。

于是放大算法就出現(xiàn)了，放大算法的核心都是從原圖的1MB上提取信息，通過計算得出額外的3MB信息填充到原圖上，就相當于把原圖放大了。而具體是怎么計算的，就是不同放大算法的區(qū)別了。

幾乎所有人都能想到的，最簡單的放大算法就是，我把原圖像素復制粘貼一份，不就等于放大了嗎？這就是最簡單的鄰近值（nearest）放大。具體思路就是將原圖的像素按放大比例復制，然后填充到原像素周圍。具體效果如下圖：

左圖為原圖，右圖為4倍放大圖。

什么？你說看不出區(qū)別？那我們放大了看。

什么？你還說看不出區(qū)別？

那就對了，鄰近值放大的特點就是，它其實根本沒放大。

雖然看起來好像兩張圖一模一樣，但事實上，右圖的每一個像素點都是左圖的16倍大小。也就是說，右圖的你以為的1個像素點，其實是由16個相同顏色的像素點組成的。四倍放大，就是將原圖的像素點在長寬上各復制了4倍，形成了放大后的圖。

鄰近值放大確實把圖片放大了，但也只是把圖片放大了。如果想得到一張高清圖，鄰近值放大可以說毫無用處，該糊還是糊，該馬賽克還是馬賽克，除了更占空間外一無是處（其實保存成png后和原圖差不多大，畢竟本質沒有放大）。

一般繪畫軟件中也不會用到鄰近值放大，畫像素畫的時候或許會用到，在常用繪畫軟件里，更常用到的算法是Lanczos，與他類似的還有ScuNET以及ScuNET PSNR。

我們先來看一下放大效果：

可以感受到的是，放大后的圖像馬賽克確實消失了，但是仍然很糊。

Lanczos放大的核心思路是權重插值，具體的權重還可以分為二次線性，二次立方等等。什么是權重插值？即計算像素點周圍一定范圍內的像素并賦予不同的權重，大概是近的權重越高，遠的權重越低，然后根據(jù)權重計算出該像素的顏色再進行插入。

ScuNET效果與Lanczos，但在Lanczos的基礎上添加了去噪點的效果，測試用圖由于沒有噪點基本看不出來，可以用于修復老照片之類的。

很明顯，Lanczos算法有效地去除掉了馬賽克，并根據(jù)權值做了較為順滑的過度。但是……

還是好糊?。。。。。?/p>

這時候，第三類放大算法就閃亮登場?。?！

對比之下很容易看出，右圖的放大完美的解決了馬賽克和模糊問題，真正達到了“高清放大”的效果。

這就是包括BSRGAN，ESRGAN_4X，SwinIR_4x等在內的第三類放大算法。

這類放大算法的核心比較復雜，簡單來說就是建立一個對抗網絡，讓這個網絡去判斷圖像放大的好壞，最終得出成功放大的圖像。

不同的對抗網絡有不同的參數(shù)和邏輯，這導致生成的圖也會有細微差別：

五個算法中，只有ESRGAN_4X去不了噪點，因此，使用ESRGAN_4X放大的圖像也會比其他算法具有更多的紋理，其他四個則大同小異，SwinIR_4x相對會稍稍有點糊。

雖然對抗網絡放大算法很優(yōu)秀，但是并不適合用于放大AI圖像，原因是由于AI生成圖像只可遠觀，不可褻玩，不可細看，AI圖像往往細節(jié)毫無邏輯，若再用對抗網絡放大，則會使這些細節(jié)更加進一步地被表現(xiàn)出來，反而影響畫面整體觀感。在眼睛，飾品這些方面尤為明顯。

最后再提一嘴LDSR，當我使用這個放大算法時，總是出現(xiàn)莫名報錯，網上有說顯存吃不消的，有說證書未授權的，因此這里就沒有測試。

后話

放大算法本質上更偏向于清除老照片噪點這種特殊用途，對于AI繪畫其實幫助不大，真有高清圖片需求其實還是建議高清修復，除非想要保證原圖畫面或是配置不夠高清修復，但即使是采用了對抗網絡放大算法，出來的圖片依然差強人意，有條件還是建議細修。

本期測試表，測試用圖，圖包：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1d057UIZtU0w0-FzXp6BCWQ?pwd=gjll?

提取碼：gjll

解壓碼：suye

Q&A

Q:為啥Excal里的圖片看不出區(qū)別？

A：Excal中的圖片都是被壓縮了的，建議根據(jù)測試表的位置去文件夾找原圖。

最后按慣例放幾張圖：

如果有幫到你的話點個贊再走吧！

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