提升图像质量的四步优化法
针对PiT输出模糊的问题,可采取以下实操方案:
- 输入优化:零件分辨率建议512px以上,背景透明或纯色,避免JPEG压缩伪影
- 参数调整:运行脚本时增加
--steps 50
提升迭代次数,添加--cfg_scale 7.5
增强细节 - 模型增强:替换HuggingFace上的high-res SDXL变体(如stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0)
- 后处理:使用ESRGAN或Real-ESRGAN对输出进行超分辨率重建
硬件层面建议:1)确保CUDA版本与torch匹配 2)显存不足时可添加--low_vram
参数 3)在colab等云平台运行时选择T4/V100显卡。对于特定领域(如珠宝设计),可训练专属IP-Prior模型提升局部细节还原能力。
本答案来源于文章《PiT:用图像零件拼出完整图像的工具(未开放)》