sd-webui-stablesr

一键将 SD 图像放大到超高分辨率,细节不糊、纹理更真。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 53 🐛 待处理 37 👀 关注 9
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GitHub 星标 ★ 1086
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

sd-webui-stablesr 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队pkuliyi2015
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型high-fidelity,stable-diffusion,stable-diffusion-webui,stable-diffusion-webui-plugin,stablesr,super-resolution,wavelet-decomposition
GitHub 星标★ 1086
上线时间2023-05-20 00:00:00
代码更新2024-08-06
仓库体积96 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

sd-webui-stablesr 是一个专为 Stable Diffusion WebUI 设计的插件,集成了 StableSR 超分辨率模型,用于将 AI 生成的图像放大至超高分辨率,同时保持细节和纹理的高保真度。它解决了 SD 默认输出分辨率低、放大后易模糊或产生伪影的问题。核心能力包括:基于扩散模型的超分,支持多种放大倍数,结合小波变换提升细节恢复,并针对 WebUI 做了无缝集成,用户可直接在界面中调用,无需额外配置。该插件适合需要高质量大图输出的创作者,如数字艺术、摄影后期和印刷场景。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1086

使用教程

难度:进阶 约 10 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • 已安装 Automatic1111 Stable Diffusion WebUI
  • 下载 v2-1_512-ema-pruned checkpoint 基础模型
  • 下载 StableSR checkpoint 超分模型
  • 建议至少 6GB 显存,6GB 需调小 Tiled VAE 参数
  • 推荐使用 xformers 避免 SDP 注意力导致 OOM

安装与启动步骤

  1. 1安装扩展(市场)

    打开 WebUI,进入 Extensions → Available,搜索 StableSR 并点击 Install。

  2. 2或 URL 安装

    进入 Extensions → Install from URL,填入 https://github.com/pkuliyi2015/sd-webui-stablesr.git 并点击 Install。

  3. 3下载基础模型

    下载 v2-1_512-ema-pruned checkpoint 并放入 WebUI 模型目录,README 未提供下载链接。

  4. 4下载 StableSR 模型

    下载 StableSR checkpoint,README 未提供下载链接,需自行获取。

  5. 5选择基础模型

    在 WebUI 顶部选择 v2-1_512-ema-pruned checkpoint。

  6. 6配置 StableSR 脚本

    切换到 img2img,在 Scripts 下拉选 StableSR,刷新并选择 StableSR checkpoint,选放大倍数。

  7. 7设置采样参数

    推荐 Euler a,CFG Scale=7,Steps>=20,使用示例负向提示词提升细节。

  8. 8大图启用 Tiled Diffusion

    输出>512 时启用 Tiled Diffusion & VAE,Upscaler 选 None,按显存调 tile 参数。

关键配置

配置项必填说明示例
v2-1_512-ema-pruned checkpoint是基础模型,需在 WebUI 顶部选择v2-1_512-ema-pruned.ckpt
StableSR checkpoint是StableSR 超分模型,在脚本中刷新选择你下载的 StableSR 模型文件
Scale factor是放大倍数,在 StableSR 脚本中选择2
Sampler否推荐 Euler a 采样器Euler a
CFG Scale否推荐 77
Negative prompt否推荐负向提示词提升细节3d, cartoon, anime, sketches, (worst quality:2), (low qualit

如何确认成功

在 img2img 的 Scripts 下拉中能看到 StableSR 脚本,并能成功生成放大后的图像。

常见问题

Q:显存不足(OOM)怎么办?

A:将 Tiled Diffusion Latent tile batch size 设为 1,Tiled VAE 编码器 tile 1024、解码器 128;SDP 注意力可改用 xformers。

Q:输出尺寸大于 512 怎么设置?

A:启用 Tiled Diffusion & VAE,Method 选 Mixture of Diffusers,Upscaler 必须为 None。

Q:负向提示词有用吗?

A:有用,推荐使用示例负向提示词,如 3d, cartoon, anime, sketches 等,能显著增强细节。

Q:可以用什么采样器?

A:推荐 Euler a,CFG Scale=7,Steps>=20。

Q:6GB 显存如何配置?

A:Tiled Diffusion Latent tile batch size=1,Tiled VAE Encoder Tile Size=1024,Decoder Tile Size=128。

注意事项

  • Upscaler 必须设为 None,否则会在 Tiled Diffusion 中重复放大。
  • SDP attention optimization 可能导致 OOM,建议使用 xformers。
  • 不要随意修改 Tiled Diffusion & Tiled VAE 的其他设置,除非非常了解。
  • README 未提供模型下载链接,需自行从官方渠道获取。

核心亮点

  • 基于扩散模型的超分,细节还原度远超传统插值放大
  • 与 WebUI 深度集成,无需命令行,点选即可使用
  • 支持小波变换,有效抑制伪影,提升纹理真实感

不足之处

  • 显存占用较高,低显存显卡可能无法运行大图放大
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 数字艺术创作,需要输出大幅面作品
  • 摄影后期,将 AI 生成图用于印刷或高清展示
  • 游戏素材制作,快速生成高分辨率纹理

替代项目

Ultimate SD Upscale、Tiled Diffusion & Tiled VAE、Real-ESRGAN

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