有料アップスケーラー『Magnific AI』を超低価格で使う方法【Webアプリ】【Stable Diffusion】高画質化 ※2024年09月06日情報更新

海外の勇敢なエンジニアがAI発展のためMagnific AIを解析し、公開してくれました。その最新情報を日本語でまとめ、Magnific AIと同じ高画質化を無料で行える内容になっています。

※2024年9月現在、Webアプリが無料ではなくなり1枚の画像を高画質化に0.023 ドル（1 ドルあたり 43 回の実行可能）の有料化が確認されたため、本記事も有料から無料公開へ切り替えます。

今後は画像だけではなく映像にも対応するとの事なので、
続報あり次第、情報を更新します。フォロー等お願いします。

★は難易度になります。

Webアプリ使用方法（★★☆☆☆）

1. https://replicate.com/philz1337x/clarity-upscalerにアクセス

2. 左下【Sign in with GitHub】よりサインイン（アカウント連携する）
   ※サインインしないと使用できません。GitHubのアカウントを持っていない人は『Githubの登録方法』を参照

3. 【image】よりアップスケールしたい対象の画像を選択

4. 【Run】ボタンを押すとアップスケール開始

promptやnegative_prompt・各種パラメーターを調節し、欲しい結果が出るまで調節する

Githubの登録方法

1. https://github.com/signup?ref_cta=Sign+up&ref_loc=header+logged+out&ref_page=%2F&source=header-homeにアクセス

2. メールアドレス

3. パスワード

4. ユーザーネーム（適当で被らない名前）

5. 利用規約にチェックを入れる

6. メールアドレスに届く認証コードを入力

7. アカウント登録成功の後、https://replicate.com/philz1337x/clarity-upscalerにアクセス

8. 左下【Sign in with GitHub】よりサインイン

9. アカウント情報を連携するか尋ねられるので【OK 】

10. Webアプリが使用可能になります。

---

Stable Diffusion 拡張機能での使用方法（★★★★☆）

※こちらは既にStable Diffusionがローカルにインストールされ日本語化されている方向けの情報です。拡張機能のインストール方法はGoogle検索などで『github Stable Diffusion 拡張機能』等のキーワードで調べてください。

1．Stable Diffusion『拡張機能』→『URLからインストール』を開き【拡張機能のリポジトリのURL】部分に下記のURLを入れて、【インストール】ボタンを押す。

https://github.com/philz1337x/clarity-upscaler.git

2．再読込後、img2imgにて、パラメーターを下記のようにする。

※リンクになっている部分は、各モデル・Loraのダウンロード先になっています。ダウンロードしていない人はダウンロードを行ってください。

Prompt:
masterpiece, best quality, highres, lora:more_details:0.5 lora:SDXLrender_v2.0:1
Negative prompt: (worst quality, low quality, normal quality:2) JuggernautNegative-neg
Steps: 18,
Sampler: DPM++ 3M SDE Karras,
CFG scale: 6.0,
Seed: 1337,
Size: 1024x1024,
Model hash: 338b85bc4f,
Model: juggernaut_reborn,
Denoising strength: 0.35,

Tiled Diffusion
upscaler: 4x-UltraSharp,
Tiled Diffusion scale factor: 2,
Tiled Diffusion:
{"Method": "MultiDiffusion",
"Tile tile width": 112,
"Tile tile height": 144,
"Tile Overlap": 4,
"Tile batch size": 8,
"Upscaler": "4x-UltraSharp",
"Upscale factor": 2,
"Keep input size": true},

ControlNet 0:
"Module: tile_resample,
Model: control_v11f1e_sd15_tile,
Weight: 0.6,
Resize Mode: 1,
Low Vram: False,
Processor Res: 512,
Threshold A: 1,
Threshold B: 1,
Guidance Start: 0.0,
Guidance End: 1.0,
Pixel Perfect: True,
Control Mode: 1,
Hr Option: HiResFixOption.BOTH,
Save Detected Map: False",
Lora hashes:
"more_details: 3b8aa1d351ef,
SDXLrender_v2.0: 3925cf4759af

3．各モデル・Lora
more_details
SDXLrender_v2.0:1
JuggernautNegative-neg
juggernaut_reborn