写在前面

       这次测试了一个平常很少用到的功能：放大算法。

       说是很少用到，其实也是经常用的，高清修复中肯定是要用的嘛，但是放大后就重绘了实际上也看不出各放大算法的区别。由于配置原因没办法用高清修复，或者想不改变原图的情况下获得高清图片，这种情况下应该怎么办呢，放大功能就上场了。

       这次测试测试了stable diffusion不同放大算法的对图像放大效果。照例叠个甲，本测试结果仅针对相同条件下的测试，对其他不同参数的测试仅供参考，得出结论仅基于测试结果，不代表实际结果。

测试参数 

这次使用了5种模型进行测试，测试对象则是可爱的王小姐。在测试表中测试了2倍放大和4倍放大的效果，举例说明时仅使用四倍放大的例图。

测试结论

在说结论之前，先来说说什么叫放大算法。

我们知道，一张图想要缩小，把原图的像素去掉一部分即可（当然实际算法更加复杂），但是一张图想要放大，从1MB变成4MB，这额外的3MB信息该去哪找呢，总不能无中生有吧。

于是放大算法就出现了，放大算法的核心都是从原图的1MB上提取信息，通过计算得出额外的3MB信息填充到原图上，就相当于把原图放大了。而具体是怎么计算的，就是不同放大算法的区别了。

几乎所有人都能想到的，最简单的放大算法就是，我把原图像素复制粘贴一份，不就等于放大了吗？这就是最简单的邻近值（nearest）放大。具体思路就是将原图的像素按放大比例复制，然后填充到原像素周围。具体效果如下图：

左图为原图，右图为4倍放大图。

什么？你说看不出区别？那我们放大了看。

什么？你还说看不出区别？

那就对了，邻近值放大的特点就是，它其实根本没放大。

虽然看起来好像两张图一模一样，但事实上，右图的每一个像素点都是左图的16倍大小。也就是说，右图的你以为的1个像素点，其实是由16个相同颜色的像素点组成的。四倍放大，就是将原图的像素点在长宽上各复制了4倍，形成了放大后的图。

邻近值放大确实把图片放大了，但也只是把图片放大了。如果想得到一张高清图，邻近值放大可以说毫无用处，该糊还是糊，该马赛克还是马赛克，除了更占空间外一无是处（其实保存成png后和原图差不多大，毕竟本质没有放大）。

一般绘画软件中也不会用到邻近值放大，画像素画的时候或许会用到，在常用绘画软件里，更常用到的算法是Lanczos，与他类似的还有ScuNET以及ScuNET PSNR。

我们先来看一下放大效果：

可以感受到的是，放大后的图像马赛克确实消失了，但是仍然很糊。

Lanczos放大的核心思路是权重插值，具体的权重还可以分为二次线性，二次立方等等。什么是权重插值？即计算像素点周围一定范围内的像素并赋予不同的权重，大概是近的权重越高，远的权重越低，然后根据权重计算出该像素的颜色再进行插入。

ScuNET效果与Lanczos，但在Lanczos的基础上添加了去噪点的效果，测试用图由于没有噪点基本看不出来，可以用于修复老照片之类的。

很明显，Lanczos算法有效地去除掉了马赛克，并根据权值做了较为顺滑的过度。但是……

还是好糊啊！！！！！

这时候，第三类放大算法就闪亮登场！！！

对比之下很容易看出，右图的放大完美的解决了马赛克和模糊问题，真正达到了“高清放大”的效果。

这就是包括BSRGAN，ESRGAN_4X，SwinIR_4x等在内的第三类放大算法。

这类放大算法的核心比较复杂，简单来说就是建立一个对抗网络，让这个网络去判断图像放大的好坏，最终得出成功放大的图像。

不同的对抗网络有不同的参数和逻辑，这导致生成的图也会有细微差别：

五个算法中，只有ESRGAN_4X去不了噪点，因此，使用ESRGAN_4X放大的图像也会比其他算法具有更多的纹理，其他四个则大同小异，SwinIR_4x相对会稍稍有点糊。

虽然对抗网络放大算法很优秀，但是并不适合用于放大AI图像，原因是由于AI生成图像只可远观，不可亵玩，不可细看，AI图像往往细节毫无逻辑，若再用对抗网络放大，则会使这些细节更加进一步地被表现出来，反而影响画面整体观感。在眼睛，饰品这些方面尤为明显。

最后再提一嘴LDSR，当我使用这个放大算法时，总是出现莫名报错，网上有说显存吃不消的，有说证书未授权的，因此这里就没有测试。

后话

放大算法本质上更偏向于清除老照片噪点这种特殊用途，对于AI绘画其实帮助不大，真有高清图片需求其实还是建议高清修复，除非想要保证原图画面或是配置不够高清修复，但即使是采用了对抗网络放大算法，出来的图片依然差强人意，有条件还是建议细修。

本期测试表，测试用图，图包：

链接：https://pan.baidu.com/s/1d057UIZtU0w0-FzXp6BCWQ?pwd=gjll 

提取码：gjll

解压码：suye

Q&A

Q:为啥Excal里的图片看不出区别？

A：Excal中的图片都是被压缩了的，建议根据测试表的位置去文件夹找原图。

最后按惯例放几张图：

如果有帮到你的话点个赞再走吧！

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