StableDiffusion中的后期处理功能一般是在图片生成放大好，局部细节调整好，最后才做的步骤。它的原理是通过放大算法将图片锐化放大，不会增加新的细节。
图像放大和批量放大：在WebUI选择后期处理选项卡，我们可以上传单张图片、上传多张图片和选择批量处理输入输出文件夹进行处理。
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我们上传一张图片，尺寸是360X800，选择放大算法。
放大算法推荐：R-ESRGAN 4++（锐度最好）、R-ESRGAN 4++ Anime6B（二次元风格）、4X-ULtraSharp（平衡最常用，万金油）、Lanczos（不会过度锐化，最大保留原图细节，速度最快）、8x_NMKD-Superscale_150000_G（用时和前三项相同，细节更多，适合真实系人物放大）。
单单使用一种算法总会有一些问题，要么锐度不够要么细节丢失，所以我们可以在算法2里面选择第二种算法，通过设置算法2的强度将两种算法融合到一起，使图片放大更加灵活。
推荐组合：
1、锐度优先：4X-ULtraSharp或R-ESRGAN + Lanczos
2、细节优先：Lanczos + 4X-ULtraSharp或R-ESRGAN
放大倍数：4倍，放大后尺寸就是1440X3200，也可以使用缩放到选项卡手动调整宽高，但是手动调整很难匹配原图尺寸，自动裁剪图片。点击生成后几秒我们就可以得到放大后的图片。
老照片修复：我们用到的是后期处理里面的GFPGAN和CodeFormer脸部修复模型。
我们加载一张非常模糊的黑白老旧照片，首先把图像放大勾选取消掉，勾选GFPGAN，可见度设置为1。
点击生成：
我们再看看CodeFormer，取消勾选GFPGAN，勾选CodeFormer，可见度1
总结：就脸部修复GFPGAN要好一些，CodeFormer会对脸部进行略微的改变，并对颜色进行修复。我们可以同时使用这两个模型，调整CodeFormer的权重，来融合它们的优缺点。最后注意：这两个脸部修复模型主要针对脸部特写有很好的效果，如果是脸部面积很小的全身照或远景照就不好用啦。
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