画像生成AIソフト「AMUSE」について、個人的に気になること その1 UpScalerとAMD XDNA Super Resolution

パソコンネタ
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前回の記事、画像生成AIソフト「AMUSE」の使用方法について(stable diffusion初心者、英語苦手が作りました。)Expert MODE編(随時更新)を記述した後でも色々とAMUSEで画像生成しているところです。使用方法をまとめてみて、色々と試行錯誤したところ、いくつか気になる点が見つかったので、まずは、UpScalerとAMD XDNA Super Resolutionについてまとめてみます。なお、前回の記事に影響が出るものについては、当該記事を修正していきます。

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UpScalerとAMD XDNA Super Resolution

どちらの機能も生成された元の画像を高解像度化(アップスケール)する機能です。

UpScaler

UpScalerは、元の画像の解像度をアップスケールしてくれる機能です。UpScalerにはいくつかのModelがあり、解像度を2倍又は4倍に上げてくれます。4倍のModelを指定し、Resolution(解像度調整)の設定を縦1024×横1024と設定した場合、出力された画像は、縦4096×横4096になります。しかし、アップスケールする際には処理時間がかかります。

AMD XDNA Super Resolution

AMD XDNA Super Resolutionは、AMD製のNPU内蔵のCPU搭載(Ryzen AI300 シリーズと Ryzen8000 シリーズの一部など)のパソコンであればRyzen AIを利用して、解像度を上げてくれる機能です。この機能を追加すれば、自動的に解像度が2倍になります。NPUを使用してアップスケールしてくるので、処理時間が短く済みます。

UpScalerとAMD XDNA Super Resolutionを両方使用してみたら・・・

では、両方の機能を追加すれば、最大8倍の高解像度化ができるのではないかと思い、Resolution(解像度調整)の設定を縦768×横512で設定し、UpScalerを4倍(x4)のModelを選択して、AMD XDNA Super Resolutionをオンにしたら・・・

上記のエラーメッセージが出ました。計算上、縦6142×横4096の画像になるのですが、なんか違う。Maximumは縦1080×横1920であるとの表示・・・仕様でしょうか・・・

ちなみにUpScalerを2倍(x2)のModelを設定し、AMD XDNA Super Resolutionをオンにしたら、問題なく画像出力されます。Resolution(解像度調整)の設定を縦768×横512にした場合は、無事に4倍の高解像度化縦3072×横2048の画像で出力されます。上記のエラーメッセージと矛盾した結果になります。なぜでしょう・・・

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UpScalerとAMD XDNA Super Resolutionを使用した場合で画像生成してみた

UpScalerとAMD XDNA Super Resolutionを使用した場合、どのように画像が変化するかシード値を固定して、試してみました。以下の画像をクリックすると拡大して見られます。なお、ご使用の環境により見え方が変わるかもしれません。

ベースは以下の通りです。

Model:unStable  Illusion(SD1.5)

Prompt:masterpiece,best quality,a japanese girl,blush, smile,beach,natural lighting

Negative Prompt:worst quality,ugly,bad anatomy,jpeg artifacts,nsfw

解像度:縦512×横768

Steps:30

Guidance Scale:3.00

Seed値:774985652で固定

まずは、そのままで生成

次に、UpScalerをBSRGAN-2xを使用した場合(解像度:縦1024×横1536)

次にAMD XDNA Super Resolutionを使用した場合(解像度:縦1024×横1536)

次に、UpScalerをBSRGAN-2x、AMD XDNA Super Resolutionを両方使用した場合(解像度:縦2048×横3072)

最後にUpScalerをRealESRGAN-4xを使用した場合(解像度:縦2048×横3072)

よく見てみると、砂浜の感じや画面右奥の林の感じに差異がみられます。AMD XDNA Super ResolutionよりUpScalerを使用した方が自然に見えている感じがします。

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まとめ

今回は、実写風のModelを使用して比較・検証してみました。アニメ調の画像でも変化があるかもしれません。

綺麗な画像をより大きく見える機能なので、使い分けながら画像生成していきたいと思っております。

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