UltraSharp V2

414 00

UltraSharpV2在几乎所有方面都比原来的好。它更清晰,生成更好的细节,并在与Stable Diffusion、Flux等模型一起使用时生成更高质量的输出。

作者
Kim2091
触发词
基础模型
UltraSharp V2

如果你曾使用过 UltraSharp 进行图像高清修复与细节增强,那你一定不会对这个名字感到陌生。作为 Stable Diffusion 社区中最受欢迎的图像放大模型之一,UltraSharp 现已推出全新升级版本 —— UltraSharp V2

这次更新不是简单的优化,而是从清晰度、细节还原到兼容性等多个维度的全面提升。

🚀 UltraSharp V2 的核心优势

  •  更清晰:在保留原始构图的基础上,显著提升图像锐度;
  •  更好细节:对纹理、边缘、人脸等复杂区域的恢复更加自然;
  •  更强兼容性:无论是 Stable Diffusion、Flux 或其他主流模型生成的图像,都能获得高质量输出;
  •  适用广泛:适用于插画、人像、游戏素材等多种类型图像的超分需求。

📦 版本说明:标准版与 Lite 版可选

为了满足不同用户的需求,开发者提供了两个版本:

1. 4x-UltraSharpV2(标准版)

  • 基于 RealPLKSR 架构打造;
  • 提供最佳画质输出;
  • 推荐用于最终成品输出或对质量要求较高的场景。

2. 4x-UltraSharpV2_Lite(轻量版)

  • 同样基于 RealPLKSR 架构;
  • 在画质上略有妥协,但运行速度更快;
  • 更适合预览、测试或对响应速度有更高要求的用户。

📄 使用许可说明

两款模型均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议发布:

  • 可用于非商业用途;
  • 若需商用,请联系作者获取授权;
  • 使用时请注明出处并以相同方式共享衍生作品。

相关图书

Improved Amateur Snapshot Photo Realism

Improved Amateur Snapshot Photo Realism

此Lora旨在生成更“真实”且更少“FLUX 风格”的图像。该模型通过优化自然光和人造光的表现、减少散景强度、为图像的每个部分(如皮肤、眼睛、头发和树叶)添加更多细节。
AWPortraitCN2

AWPortraitCN2

AWPortraitCN2是之前介绍过的AWPortraitCN的升级版,深入挖掘并探索了更广泛的东方美学。在人物刻画方面,它现在涵盖了各个年龄段更丰富多样的面部数据。
Flux Labubu style

Flux Labubu style

Flux Labubu Style 基于强大的 Flux 模型训练而成。该模型经过大量数据训练,在保持高分辨率输出的同时,具备出色的风格适应能力。
CLAY GPT for flux

CLAY GPT for flux

CLAY GPT for flux 是一个专为 Flux 设计的 LoRA 模型 ,其训练数据完全来自于 GPT-4o 生成的 Clay(黏土)风格图像 。该模型能够帮助用户在文本到图像生成任务中,快速还原出具有手工质感和动画风格的黏土艺术效果。

暂无评论

none
暂无评论...