欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132032216GFPGAN(GenerativeFacialPriorGAN)算法，用于实现真实世界的盲脸恢复的算法，利用预训练的面部GAN（如StyleGAN2）中封装的丰富和多样的先验信息，来修复低质量、模糊、噪声或者损坏的人脸图像。GFPGAN算法的主要贡献有以下几点：提出生成式面部先验（GFP），可以从预训练的面部GAN中提取高质量的面部特征，并通过空间特征变换层（SFT）将其融合到面部恢复过程中，从而提高了

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131582734论文：ExploitingDiffusionPriorforReal-WorldImageSuper-ResolutionStableSR算法提出了一种新颖的方法，利用预训练的文本到图像扩散模型中封装的先验知识，来实现盲超分辨率（SR）。具体来说，通过使用时间感知编码器，可以在不改变预训练的合成模型的情况下，实现令人满意的恢复结果，从而保留了生成先验并最小化了训练成本。为了弥补扩散模型固有的随机性造成的

文章目录（零）前言（一）图片放大（二）图片超分辨率放大脚本插件（StableSR）（2.1）下载组件（2.2）使用（2.3）实例对比（放大）（2.4）实例对比（修复）（三）总结（零）前言本篇主要介绍WEBUI的插件：StableSR：图片超分辨放大的使用，以及和WEBUI附加功能图片放大功能的对比。更多不断丰富的内容参考：🔗《继续Stable-DiffusionWEBUI方方面面研究(内容索引)》（一）图片放大之前通过《探索【Stable-DiffusionWEBUI】的附加功能：图片缩放&抠图》了解到，由于Stable-Diffusion并不适合生成很大的图片，所以我们可以先生成适合的正常尺