なぜ必要なのか

今主流の生成解像度は512×512や1024×1024

予算と使い勝手のバランスでこうなってるのだと思う

もっと大きくしたい

印刷するなら例えばB5 350dpiなら2,508×3,541px

Twitterのヘッダーの推奨画像サイズは1500x500px

DLsiteの推奨解像度は画像の縦横比4:3の場合1600×1200

顔だけならいいけれど、全身絵を書こうと思ったら512pxくらいだと解像度が全く足りない

もっと広い視野の絵を書こうと思ったらなおさら

大きな画像を生成するためには大きなVRAMが必要

と、いうよりも画像生成モデルが512✕512(+α)の画像で学習させているのでそもそも大きい画像はキレイに生成できない

これも課題ですが、課題としては並列の別項目だと思う

cf. Hires.fix

しかし、大きなVRAMはコンシューマ向けのGPUにのっていない

このため小さい画像を高解像度がする必要がある

ちょうどうちの学科がやってた

高解像度のアルベドデータが高すぎるので、低解像度のオープンデータの高解像度化を試みた

超解像というらしい

ちょっと違う話かもしれないけれど、簡単に解像度を上げられるのなら、オリジナルのコンテンツは低解像度で作るのが推奨されるかもしれない

解像度問題から開放されるし、ストレージにもPCへの負担にも優しい

高解像度化の手法の例

Stable Diffusion

高解像度画像を生成すると破綻する問題を回避する

計算量が増えすぎて動かない問題を回避する

AIモデル

https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/13pa2uh/a_simple_comparison_of_4_latest_image_upscaling/A Simple Comparison of 4 Latest Image Upscaling Strategy in Stable Diffusion WebUI