multidiffusion-upscaler-for-automatic1111
显卡不大也能放大图，细节照样清晰
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4990
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
环境要求
- 已安装并可以正常启动的 Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)
- Python 环境（本项目开发语言为 Python，通常随 WebUI 一起提供）
- 显存要求低：README 说明 ≤6GB 显存也能生成或放大 ≥2K 大图
- 能够访问 GitHub 以获取扩展源码
安装与启动步骤
-
1克隆扩展仓库
从 GitHub 拉取本扩展源码，README 未给出安装命令，克隆地址取自项目仓库地址。
git clone https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111.git -
2放入扩展目录
把克隆得到的文件夹整体放进 sd-webui 的扩展目录中（README 未给出具体路径，按 WebUI 扩展惯例操作）。
-
3重启 WebUI
重启 Stable Diffusion WebUI，让扩展被加载；README 未给出启动命令，请使用你原有的启动方式。
-
4确认面板出现
进入界面查看是否出现 Tiled Diffusion、Tiled VAE 等功能项，出现即代表扩展已被识别。
如何确认成功
重启 WebUI 后，界面中出现 Tiled Diffusion、Tiled VAE 等设置项，即说明扩展加载成功。
常见问题
Q：这个扩展可以商用吗？
A：不可以（仅指本仓库代码）。自 AOE 2023.3.28 起之后的版本禁止用于商业贩售，但衍生的艺术创作内容物不受此限制。
Q：显存很小能用吗？
A：可以。README 说明在 ≤6GB 显存下也能生成或放大 ≥2K 大图，依靠 Tiled Diffusion 分块处理与 Tiled VAE 优化。
Q：它支持哪些方法？
A：复现了 Mixture of Diffusers、MultiDiffusion、Demofusion 三种 SOTA Tiled Diffusion 方法，并有自研的 Tiled VAE 与 Tiled Noise Inversion。
Q：支持 img2img 放大吗？
A：支持。Tiled Diffusion 可用于 img2img 放大来增强图像细节，并支持 ControlNet。
注意事项
- 许可证为 CC BY-NC-SA，可自由获取、使用、修改，但重分发需沿用相同协议。
- AOE 2023.3.28 之后版本的仓库代码禁止商业贩售，衍生艺术作品不受此限制。
- README 中未提供安装步骤与命令，上述操作为按 sd-webui 扩展通用方式推断，请以官方 README 最新说明为准。
- 无法仅凭 README 确认扩展目录路径、端口与配置项，请勿照搬猜测值。
核心亮点
- 采用分块扩散（Tiled Diffusion）与分块VAE优化，显著降低大图生成时的显存占用，支持超出常规分辨率的图像生成
- 作为Stable Diffusion WebUI插件，无缝集成Automatic1111生态，安装使用门槛低，社区用户可直接受益
- 项目活跃度较高（近5k星标且持续增长），针对高分辨率生成痛点提供实用解决方案，技术路线清晰
不足之处
- 采用CC BY-NC-SA 4.0非商业许可，限制商用场景，可能阻碍企业级应用
- 依赖Automatic1111 WebUI特定框架，独立使用或迁移至其他SD前端需额外适配
- 文档/社区待观察
适用场景
- 在显存有限的消费级GPU上生成4K以上超高分辨率图像
- 需要批量处理大尺寸图片（如海报、地图、医学影像）的Stable Diffusion工作流
- 作为Automatic1111 WebUI用户扩展图像生成尺寸上限的辅助工具
替代项目
sd-webui-tilediffusion、ComfyUI-Upscale、Ultimate SD Upscale
下一篇：DragGAN
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