ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network)

ESRGAN is een open-sourcetool die een combinatie van generatieve vijandige netwerken (GAN's) en superresolutietechnieken gebruikt om afbeeldingen op te schalen. Het kan resultaten van hoge kwaliteit opleveren, vooral bij het opschalen van afbeeldingen met een factor 2 of 4.

Om ESRGAN te gebruiken, kunt u deze stappen volgen:

1. Download het ESRGAN-model uit de officiële repository.

2. Installeer de benodigde afhankelijkheden.

3. Voer het ESRGAN-script uit op uw afbeelding.

Hier is een voorbeeldopdracht:python3.8 realesrgan/evaluate.py --input --output --scale

NVIDIA-beeldschaling

NVIDIA Image Scaling is een op deep learning gebaseerde techniek voor het opschalen van afbeeldingen, ontwikkeld door NVIDIA. Het maakt gebruik van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) om de relatie tussen afbeeldingen met een lage en hoge resolutie te leren. Hierdoor kan het hoogwaardige opgeschaalde afbeeldingen genereren met minimale artefacten.

Om NVIDIA Image Scaling te gebruiken, kunt u deze stappen volgen:

1. Download het NVIDIA Image Scaling-model van de officiële website.

2. Installeer de benodigde afhankelijkheden.

3. Voer het NVIDIA Image Scaling-script uit op uw afbeelding.

Hier is een voorbeeldopdracht:python3.8 image_scaling/image_scaling.py --input --output --scale

Topaas Gigapixel AI

Topaz Gigapixel AI is een commerciële softwaretool die speciaal is ontworpen voor het opschalen van afbeeldingen. Het maakt gebruik van een verscheidenheid aan geavanceerde algoritmen om resultaten van hoge kwaliteit te produceren. Het bevat functies zoals ruisonderdrukking, verscherping en kleurcorrectie.

Om Topaz Gigapixel AI te gebruiken, kunt u deze stappen volgen:

1. Koop en download Topaz Gigapixel AI.

2. Installeer de software op uw computer.

3. Open je afbeelding in Topaz Gigapixel AI en pas de instellingen aan.

4. Klik op "Verbeteren" om de afbeelding op te schalen.

Dit zijn slechts enkele van de vele methoden die u kunt gebruiken om afbeeldingen vanuit Stable Diffusion op te schalen. De beste aanpak kan variëren, afhankelijk van de grootte en kwaliteit van uw originele afbeelding.