دورة عمل تحسين دقة الصور باستخدام Flux Latent Upscaler: مع Flux AI

فهم المشكلة

يعني تدفق الترقية في فلكس إنه يزيد دقة الصور عن طريق إنشاء صورة منخفضة الدقة أولاً، وبعدين يرفعها في الفضاء الخفي. الطريقة هذي تساعد على الحفاظ على التركيبة الأصلية وتخلي التفاصيل الدقيقة أوضح. بعض المستخدمين اشتكوا من تأثيرات زي الشبح والتخيل.

مثال:

أنا بشوف تأثير الشبح في الصورة النهائية.

الحل: حاول تعدل مستويات إزالة الضجيج، خصوصًا في المرحلة الثالثة. بعض المستخدمين لقوا إنه لو حطوه حول .70 يساعد على تقليل هالتأثيرات.

عملية الترقية

اللي تسويها

الـ Flux latent upscaler ينشئ صورة أولية بدقة أقل، وبعدين يرفعها في الفضاء الخفي. رغم إنه مش بالضبط ضعف الدقة، إلا إنه قريب وبيساعد في الحفاظ على التركيبة الأصلية مع إضافة التفاصيل الدقيقة.

تعديل البذور

تعديل البذور يغير المرحلة الثالثة، ويسمح بتغييرات بسيطة في نفس التركيبة عن طريق مزج بذور عشوائية جديدة مع البذور الثابتة من المرحلة الأولى.

مثال:

المرحلة الثالثة تستغرق ~112 ثانية على RTX 4090 مع 24GB VRAM.

نصائح عملية

إضافة تأثير حبيبات الفيلم

تقدر تضيف تأثير حبيبات الفيلم عشان تعطي الصور إحساس أنالوج. هذي ميزة اختيارية، وتقدر تلغيها.

التوازن بين السرعة والجودة

استخدام الـ Hyper Flux Loras في العملية ممكن يقلل الخطوات بشكل كبير ويزيد سرعة المعالجة، بس مع تدهور بسيط في الجودة.

مشاكل شائعة وحلولها

تأثير الشبح في الصورة النهائية

التقرير:

أنا بشوف تأثير الشبح في الصورة النهائية.

الحل: حاول تضبط مستوى إزالة الضجيج، خصوصًا في المرحلة الثالثة.

GPU محملة

استخدام GPUs متطورة مثل RTX 4090 ممكن يقلل وقت المعالجة بشكل كبير. أما إذا عندك GPU أقل، فكر تعدل في العملية عشان توازن بين الجودة والسرعة.

مثال: RTX 4090: ~112 ثانية
RTX 3060: ~40 دقيقة

رابط للمثال الأصلي:
الرابط

موارد إضافية

مستودع GitHub

تقدر تلاقي العملية كاملة هنا:
Flux Latent Upscaler GitHub

مقال CivitAI

اقرأ أكثر عن المرقى:
CivitAI Article