高分辨率生成的显存优化技巧
突破硬件限制的高清输出方案：
- 分块超分辨率：先用512px生成基础图，再使用Latent Couple扩展至1024px
- Tiled Diffusion：安装MultiDiffusion扩展，设置tile_size=512, tile_stride=256
- 模型接力：首阶段用4x-ESRGAN提升分辨率，第二阶段用InstantCharacter微调细节
参数优化组合：
- 降低denoising_strength至0.2-0.3
- 启用Tiled VAE：
pipe.vae.enable_tiling() - 采用HiDiffusion算法：添加
hidreamer分支代码
注意：输出超过2048px可能产生肢体畸变，建议最终通过传统算法缩放
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升InstantCharacter生成图像的分辨率而不增大显存需求？
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