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例　ksampler controlnet

Passive_Upscaler

パッシブ（ksamplerを用いない）アップスケール

もともと綺麗な画像は、Ksamplerを用いてアップスケールする必要がありません。

各パッシブアップスケーラーの特徴を整理し、用途別の役割も明確にしてみました：

アップスケーラーの特徴と役割

モデル名 主な特徴 推奨用途 備考
BSRGAN.pth ノイズ除去とエッジ強調に優れたベースモデル 一段目でメリハリをつける処理 PSNR重視の設計。Swin2SRなどと併用されることも多い
4xFaceUpSharpDAT 顔専用のシャープネス強化モデル 顔のディテール強調（目・口・輪郭など） 非顔領域にアーティファクトが出やすいため、マスク処理推奨
4x_NMKD-Superscale-SP_178000_G 全体の調和と自然な質感を保つ 最終段階での統合・調整 ノイズを少し加える傾向があり、img2imgとの併用で効果的

ワークフロー構成

  1. 元画像（1200px）を8600pxに拡大 → 高解像度化による情報量の増加
  2. BSRGANでベースのメリハリ付け → ノイズ除去＋エッジ強調で土台を整える
  3. 4xFaceUpSharpDATで顔のディテール強化→ マスク処理で顔のみシャープに
  4. NMKD Superscaleで全体の質感調整 → ノイズと滑らかさのバランスをとる
  5. 最終的に1200pxにリサイズしてWeb掲載→ 高解像度処理の恩恵を残しつつ、軽量化

この構成、まさに「技術と美の融合」(を目指す)。

顔のシャープネスと全体の調和を分離して処理することで、アーティファクトを最小限に抑えながら、視覚的インパクトを最大化する。

Workflow

Qwen-Imageで画像生成

8倍までアップスケーラーで拡大鮮明化後、1200pに戻しました。


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