افزایش کیفیت تصویر با استفاده از هوش مصنوعی یکی از پیشرفت‌های مهم در حوزه پردازش تصویر و گرافیک دیجیتال محسوب می‌شود. بسیاری از افراد، به‌ویژه طراحان گرافیک، تدوین‌گران و تولیدکنندگان محتوا، هنگام انجام پروژه‌های خود به تصاویری باکیفیت نیاز دارند. اما در برخی موارد، تصویری که مورد نیاز است یا اصلاً در دسترس نیست یا نسخه‌های موجود آن از کیفیت مطلوبی برخوردار نیستند. از طرفی، برخی وب‌سایت‌ها و پلتفرم‌های ارائه‌دهنده تصاویر استوک، نسخه‌های باکیفیت این تصاویر را به‌صورت پولی عرضه می‌کنند، درحالی‌که پیش‌نمایش رایگان آن‌ها معمولاً دارای کیفیت پایین و جزئیات محدودی است، در چنین شرایطی، تکنولوژی‌های هوش مصنوعی راه‌حلی کارآمد برای افزایش کیفیت این تصاویر ارائه می‌دهند.

یکی از مهم‌ترین فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در این حوزه، تکنیک Super-Resolution یا افزایش وضوح تصویر است. هوش مصنوعی جزئیات ازدست‌رفته را بازسازی کرده و رزولوشن تصویر را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل الگوها، رنگ‌ها و ساختارهای موجود در یک تصویر کم‌کیفیت، جزئیات جدیدی تولید کنند؛ که نزدیک به نسخه اصلی و باکیفیت تصویر باشد. این فرآیند، نه‌تنها موجب بهبود وضوح تصویر می‌شود، بلکه نویزها و اختلالات بصری را نیز کاهش می‌دهد. با ما در این آموزش هوش مصنوعی همراه باشید تا بصورت رایگان و نامحدود تصاویرمان را از نظر کیفیت، ارتقاء بدهیم.

افزایش کیفیت تصویر با هوش مصنوعی Fooocus

Fooocus یکی از ابزارهای پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای بهبود و افزایش کیفیت تصاویر به کار می‌رود. این ابزار بر پایه هوش مصنوعی استیبل دیفیوژن (Stable Diffusion) طراحی شده است و از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند تا تصاویر کم‌کیفیت را با دقت بالا پردازش کرده و جزئیات آن‌ها را بهبود ببخشد. Fooocus می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، نویز را کاهش داده، وضوح تصویر را افزایش داده و حتی بخش‌های ازدست‌رفته را بازسازی کند.

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی Fooocus، افزایش کیفیت تصاویری است که در پروژه‌های گرافیکی به آن‌ها نیاز داریم اما نسخه باکیفیتی از آن‌ها در دسترس نیست. بسیاری از طراحان با مشکل یافتن تصاویر مناسب مواجه می‌شوند، زیرا تصاویر موجود یا کیفیت پایینی دارند یا نسخه‌های باکیفیت آن‌ها به‌صورت پولی عرضه می‌شود و تنها پیش‌نمایش‌های بی‌کیفیت رایگان در دسترس هستند. در چنین شرایطی، Fooocus می‌تواند کیفیت این تصاویر را تا حد زیادی افزایش دهد و آن‌ها را به نسخه‌ای قابل‌استفاده برای پروژه‌های حرفه‌ای تبدیل کند.

بالابردن کیفیت تصویر با هوش مصنوعی رایگان یا ساخت تصویر با هوش مصنوعی؟

شاید این سؤال برای شما پیش بیاید که با پیشرفت هوش مصنوعی و امکان ساخت هر تصویری تنها با یک خط پرامپت، دیگر چه نیازی به افزایش کیفیت تصویر با هوش مصنوعی Fooocus وجود دارد؟ این یک سؤال منطقی است، زیرا Fooocus نه‌تنها قابلیت بهبود کیفیت تصاویر را دارد، بلکه می‌تواند تصاویر جدیدی نیز خلق کند. اما آیا فکر می‌کنید که Fooocus یا هر مدل مبتنی بر Stable Diffusion می‌تواند تمام جزئیات یک تصویر پیچیده را دقیقاً همان‌طور که می‌خواهید تولید کند؟

🔗 ساخت عکس با هوش مصنوعی فوکوس

برای مثال، فرض کنید که شما به یک وکتور بسیار پیچیده و دقیق نیاز دارید. در این حالت، شاید بخواهید از هوش مصنوعی Illustrator استفاده کنید، اما خروجی آن نیز معمولاً 100٪ دقیق و کامل نخواهد بود و ممکن است نیاز به ویرایش‌های دستی داشته باشد. از طرفی، اگر یک تصویر وکتور کم‌کیفیت در اختیار دارید، افزایش کیفیت آن می‌تواند راه‌حل بهتری باشد. در چنین شرایطی، Fooocus می‌تواند به شما کمک کند تا بدون نیاز به بازسازی کامل تصویر، کیفیت آن را تا سطحی بالا ببرید که در پروژه‌های حرفه‌ای قابل‌استفاده باشد.

بنابراین، افزایش کیفیت تصویر با هوش مصنوعی Fooocus زمانی اهمیت پیدا می‌کند؛ که شما بخواهید روی یک تصویر خاص کار کنید، آن را بهبود دهید یا وضوح آن را افزایش دهید، بدون اینکه نیاز باشد از ابتدا یک تصویر جدید خلق کنید. این ابزار به شما امکان می‌دهد تا حتی تصاویر پیچیده و دقیق را نیز با حفظ جزئیات ارتقا دهید، درحالی‌که ساخت مجدد چنین تصاویری از صفر، حتی با بهترین مدل‌های مولد هوش مصنوعی، ممکن است بسیار دشوار یا زمان‌بر باشد.

پارامترهای ورودی افزایش کیفیت تصویر با هوش مصنوعی Fooocus

• pipe: این پارامتر نشان‌دهنده پایپ‌لاین (Pipeline) مورد استفاده برای پردازش تصویر است. مقداردهی آن ضروری است و باید متناسب با مورد استفاده خاص شما تنظیم شود.
• upscale: این پارامتر میزان بزرگ‌نمایی تصویر را تعیین می‌کند. مقدارهای قابل‌قبول آن 1.5 یا 2.0 هستند و مقدار پیش‌فرض 1.5 است. افزایش این مقدار باعث ایجاد تصویر بزرگ‌تر می‌شود اما ممکن است به منابع و زمان پردازش بیشتری نیاز داشته باشد.
• steps: این پارامتر تعداد مراحل مورد استفاده در فرآیند افزایش کیفیت را مشخص می‌کند. مقدار آن باید یک عدد صحیح بین 1 تا 100 باشد و مقدار پیش‌فرض 18 است. مقادیر بالاتر می‌توانند کیفیت تصویر را بهبود دهند اما زمان پردازش را افزایش می‌دهند.
• denoise: این پارامتر میزان کاهش نویز در حین فرآیند افزایش کیفیت را کنترل می‌کند. مقدار آن باید عددی اعشاری بین 0.00 تا 1.00 باشد و مقدار پیش‌فرض آن 0.382 است. مقادیر پایین‌تر جزئیات اصلی تصویر را بیشتر حفظ می‌کنند، درحالی‌که مقادیر بالاتر تصویری نرم‌تر ایجاد می‌کنند.
• fast: این پارامتر که مقدار آن True یا False است، تعیین می‌کند که فرآیند افزایش کیفیت باید اولویت را به سرعت بدهد یا به کیفیت. مقدار پیش‌فرض False است. اگر مقدار آن True تنظیم شود، پردازش سریع‌تر انجام خواهد شد اما ممکن است کیفیت تصویر کاهش یابد.
• image_output: این پارامتر نحوه نمایش یا ذخیره تصویر بهبودیافته را مشخص می‌کند. گزینه‌های موجود شامل “Hide” (مخفی کردن)، “Preview” (پیش‌نمایش)، “Save” (ذخیره) و “Hide/Save” (مخفی کردن و ذخیره) هستند. مقدار پیش‌فرض “Preview” است که باعث می‌شود تصویر بهبودیافته نمایش داده شود.

• save_prefix: این پارامتر به شما امکان می‌دهد که یک پیشوند برای فایل‌های تصویری ذخیره‌شده تعیین کنید. مقدار پیش‌فرض آن “ComfyUI” است. این ویژگی برای سازمان‌دهی و شناسایی تصاویر ذخیره‌شده مفید است.

نکات کاربردی برای افزایش کیفیت تصویر با هوش مصنوعی Fooocus

• برای پیش‌نمایش سریع، مقدار پارامتر fast را روی True تنظیم کنید تا فرآیند افزایش کیفیت تصویر سریع‌تر انجام شود.
• برای خروجی‌های نهایی، مقدار upscale را افزایش دهید تا کیفیت بهتری به دست آورید و تصویری بزرگ‌تر ایجاد کنید.
• پارامتر denoise را تنظیم کنید تا بین حفظ جزئیات اصلی و ایجاد تصویری نرم‌تر تعادل برقرار شود.
• از پارامتر image_output استفاده کنید تا نحوه نمایش یا ذخیره تصویر بهبودیافته را مدیریت کنید، به‌ویژه اگر نیاز به ذخیره یا پیش‌نمایش نتیجه داشته باشید.

خطاهای رایج در افزایش کیفیت تصویر با Fooocus و راه‌حل‌ها

1. تصویر بیش‌ازحد بزرگ است.

• توضیح: این خطا زمانی رخ می‌دهد که تصویر بهبودیافته از حد مجاز اندازه فراتر رفته و دیگر قابل پردازش نیست.
• راه‌حل: مقدار upscale را کاهش دهید یا تصویر را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و هر بخش را جداگانه پردازش کنید تا از محدودیت اندازه تجاوز نکند.

2. تصویر تغییر اندازه داده شد، زیرا بیش‌ازحد کوچک بود.

• توضیح: این پیام نشان می‌دهد که تصویر ورودی بسیار کوچک بوده و به‌طور خودکار تغییر اندازه داده شده تا حداقل نیازهای پردازش را برآورده کند.
• راه‌حل: اطمینان حاصل کنید که تصویر ورودی حداقل اندازه موردنیاز را دارد یا تغییر اندازه خودکار را بپذیرید.

3. OOM_EXCEPTION (خطای کمبود حافظه)

• توضیح: این خطا زمانی رخ می‌دهد که سیستم در حین فرآیند افزایش کیفیت با کمبود حافظه مواجه می‌شود.
• راه‌حل:
  • اندازه tile را کاهش دهید.
  • تصاویر کوچک‌تری را پردازش کنید تا از کمبود حافظه جلوگیری شود.
  • در صورت ادامه مشکل، سخت‌افزار خود را ارتقا دهید یا میزان استفاده از حافظه سیستم را بهینه کنید.

منبع:

runcomfy