TensorART の Img2Img で「アップスケール」する方法を解説します。
Img2Img タブにあるアップスケーラーで行い、これは Text2imgの「高画質化」と基本的には同じ機能となります。
画像のアップスケールとは、AI技術を用いて元画像をより高解像度の画像に生成し直すことです。
簡単に言うと、画像を大きくしながら綺麗に仕上げる機能。
アップスケーラーは、単に画像を拡大するのではなく、画像の構造や特徴を学習し、新しい画素を生成することで自然な拡大をしてくれます。
画像サイズを大きくするためというよりは、「高画質にするのが目的」って感じです。
アップスケールすることで、細かなディテールまで表現してくれるのがアップスケーラーの良い点です。
※TensorART 使い方の記事では基本操作の解説をしています。初めての方はご覧ください。
【TensorART Img2Img でのアップスケール方法】
Img2Img タブにある「Upscale」で、画像のアップスケールを行います。※アップスケールはクレジット消費が激しいので注意。
↓元画像はこれ。画像サイズは 512×768 ピクセルです。
【注意】：TensorART では、無料でのアップスケールに限界があり、サイズが大きさや高画質化などによっては有料プランでないと使用できない場合があります。
無料版の限界を超えた行動をしようとすると、ポップアップで有料版への告知が表示されたり、無料版の限界について説明が出たり、そもそも生成ボタンが押せなかったりと、ケースにより表示が異なっています。
できない理由が、画像サイズなのか高解像度化なのかわかりにくいので、使用できない場合は諦めるか有料版を使うことになります。
１．ワークスペースの「Img2Img」タブをタップしてから、「Upscale」をタップします。
この辺りはごちゃごちゃしていますが、Img2Img 関連のツールが所狭しと並んでいます。
アップスケールしたい「画像をアップロード」します。
２．次に Upscale の「拡大率」を選びます。よく使われるのが「2倍」です。アップスケール後のサイズも計算しやすいですし。
今回は、２倍にしたいので「2x」をタップして選びます。
３．「修復方法」は、使用するモデルに合ったものを選ぶとよいです。が、特に指定がなければわからないため自分で試すのがおすすめ。
今回は、R-ESRGAN ではなく、「4x-UltraSharp」を選びました。
４．「高解像度修復サンプリング回数」は、できれば多いほうが良さそうなので、TensorARTの無料版の最高である「25」にしました。
結果はモデルによって異なりますが、上手く出来れば「20」辺りでも大丈夫かも？
５．「デノイスの強さ」は「0.4～0.7」辺りがおすすめです。
元画像の「味」を壊したくないなら低めで。細かなディテールを表現したいなら高めでよいかと思います。
今回は、元画像のイメージを崩したくないので 0.4 でやってみます。
６．「生成」をタップしてアップスケールを行います。※クレジット消費が激しいので注意！
７．画像のアップスケールができました。
女性の顔が整い、細かい部分の輪郭がはっきりとし、良い感じにアップスケールできました。画像サイズも２倍の 1024×1536 ピクセルになっています。
【まとめ】
Text2img に慣れていると「あれ？後から画像を高解像度化するにはどうすればいいんだっけ？」となりがちです。
TensorART では、生成リストに一定期間「生成した画像」や「プロンプトなどの情報」が保存されているので、その情報を元に高画質化すればよいですが、保存期間を過ぎてプロンプトを思い出せないなんてときには「Img2Img のアップスケーラー」を使うとよいでしょう。
ただ、無料版で「高解像度修復サンプリング回数」の最高が「25」なのは、やや痛いところ。
アップスケーラーを使うなら納得のいく高画質化を行いたいですが、クレジット消費が激しいのが この機能の難点ですね。
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