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Agrandissement des images IA : modèles ESRGAN, hires-fix, diffusion en tuiles et quand utiliser chacun

Sujet : Modèles
Par Quartermaster
Publié le 2026-03-04
Les trois familles d’agrandissement et leur usage : les agrandisseurs rapides par pixels (4x-UltraSharp, Real-ESRGAN, SwinIR, DAT) pour un agrandissement propre, hires-fix pour ajouter du détail lors de la génération, et la diffusion en tuiles (Ultimate SD Upscale, SUPIR, Flux-based) pour transformer un rendu 1024 en une impression 4K détaillée ; avec les valeurs de débruitage, tailles de tuiles et les modèles à télécharger.

Aperçu

Les modèles d’image dessinent bien à leur taille native (512 pour
SD 1.5
, 1024 pour
SDXL
et
Flux
) et mal bien au-dessus, donc la meilleure façon d’avoir une grande image est de générer à la taille native puis d’agrandir après.
Il y a trois façons d’agrandir, et elles ne sont pas interchangeables. Les agrandisseurs par pixels sont de petits réseaux (famille ESRGAN, SwinIR, DAT) qui affûtent en redimensionnant ; ils sont rapides, fidèles et n’ajoutent aucun contenu nouveau.
Hires-fix est un second passage de diffusion à une taille plus grande pendant la génération qui ajoute du vrai détail avec un débruitage modéré. La diffusion en tuiles découpe une grande image en tuiles qui se chevauchent et fait un
img2img
sur chacune, ce qui peut inventer des détails plausibles en 4K et plus, guidé par un Tile
ControlNet
pour que les tuiles restent fidèles.

Référence

Nom
Type
Rôle
4x-UltraSharp
pixel upscaler, ESRGAN
Le réglage par défaut pour photos et rendus : net, un peu croquant ; réduire à 2x après pour un rendu naturel.
Real-ESRGAN x4plus / x4plus-anime
pixel upscaler
Polyvalent robuste ; la variante anime garde les lignes propres sur les illustrations.
4x-NMKD-Siax, 4x-Foolhardy-Remacri
pixel upscaler
Alternatives plus douces à UltraSharp ; Remacri pour photos douces, Siax pour textures détaillées.
SwinIR / DAT / HAT
pixel upscaler, transformer
Plus fidèle, plus lent ; meilleur pour photos où ESRGAN invente des textures.
Hires-fix
generation setting
Agrandir de 1.5-2x avec un agrandisseur par pixels puis débruiter à 0.3-0.5 à la nouvelle taille. Case à cocher dans A1111/Forge ;
ComfyUI
comme second KSampler.
Ultimate SD Upscale
tiled diffusion
Tuiles de 1024 avec chevauchement de 64 px, débruitage 0.2-0.35, Tile ControlNet activé. Transforme 2048 en 4096 avec du nouveau détail.
SUPIR / Flux tiled / SeedVR
diffusion restorers
Modèles lourds qui restaurent et améliorent les images anciennes ou de faible qualité ; 16 Go+ et plusieurs minutes par image.
Denoise
0.2-0.5
Dans tout agrandissement par diffusion, combien ça peut changer. 0.2 garde tout ; 0.5 redessine les textures et peut modifier les visages.
AD
Agrandissement en un clic
Chaque image que tu crées dans BitVector Prism a un bouton Upscale qui lance l’agrandisseur adapté au modèle ; le résultat se télécharge en 2x ou 4x. Pas besoin de récupérer des fichiers modèles.

Pas à pas

  1. Génère à la taille native et corrige d’abord la composition et les visages (inpainting) ; l’agrandissement amplifie les défauts au lieu de les corriger.
  2. Chemin rapide : Upscale Image (using Model) avec 4x-UltraSharp, puis Image Scale à 2x de l’original. Fait en quelques secondes ; bon pour le web.
  3. Chemin hires-fix (
    Forge
    , A1111) : active Hires. fix, agrandisseur 4x-UltraSharp ou Latent, agrandis de 1.5-2, hires steps 15, débruitage 0.4. Dans ComfyUI : Upscale Latent By 1.5 -> second KSampler à débruitage 0.45.
  4. Chemin impression : agrandissement par pixels à 2x, puis Ultimate SD Upscale avec le même
    checkpoint
    , tuile 1024, padding 32, débruitage 0.25, Tile ControlNet force 0.6, correction des joints « demi-tuile ». Prévois plusieurs minutes.
  5. Visages : après l’agrandissement, passe un détailleur de visages (ADetailer, FaceDetailer node) à débruitage 0.35 ; les grandes images rendent les petits visages à nouveau petits.
  6. Affûte légèrement et exporte en PNG pour impression, WebP ou JPEG 92 pour le web. Compare avec le rendu 1x à 100 % pour repérer les artefacts inventés.
  7. Sur le cloud : réponds à un rendu
    PirateDiffusion
    avec /upscale (pixel) ou /enhance (diffusion) ; dans
    BitVector
    , clique sur Upscale sur la carte image.

Exemples

ComfyUI rapide 2x

VAE Decode -> Upscale Image (using Model: 4x-UltraSharp) -> Image Scale (0.5, lanczos) -> Save Image

Réglages hires-fix dans Forge

Hires. fix: upscaler 4x-UltraSharp | upscale by 1.5 | hires steps 15 | denoising strength 0.4 | same seed

Ultimate SD Upscale pour impression

Input 2048x2048 (after 2x pixel upscale) | upscale_by 2 | tile 1024x1024 | mask blur 16 | padding 32 | denoise 0.25 | ControlNet Tile 0.6 | seam fix half tile

Astuces

  • Agrandis l’image finale, pas chaque brouillon ; un passage 4x sur un rendu 1024 fait 16 millions de pixels et prend du temps.
  • Les modèles ESRGAN sont entraînés pour 4x ; les utiliser en 2x signifie 4x puis réduction, ce qui explique que le résultat soit trop net si tu zappes la réduction.
  • Anime et illustration plate ont besoin des variantes anime ou les lignes doublent ; les photos ont besoin de SwinIR, DAT ou Remacri sinon la peau devient plastique.
  • En diffusion en tuiles, garde le prompt court et générique (« très détaillé, mise au point nette, peau naturelle ») pour qu’aucune tuile n’invente un nouveau sujet.
  • L’agrandissement latent dans hires-fix a besoin d’un débruitage 0.5+ pour être net ; les agrandisseurs par pixels dans hires-fix fonctionnent à 0.3-0.4 et gardent l’image plus proche de l’original.
  • La page
    Upscalers
    family trie par popularité ; les trois premiers couvrent 90 % des besoins.

Dépannage

Image agrandie trop nette et croquante

Pourquoi cela arrive
4x ESRGAN output kept at 4x.

Comment le corriger
Réduis à 2x, ou utilise Remacri/SwinIR.

Visages modifiés après le passage en tuiles

Pourquoi cela arrive
Denoise too high; tiles re-imagined the face.

Comment le corriger
Débruitage 0.2-0.25, Tile ControlNet activé, détailleur de visages après.

Joints de grille visibles

Pourquoi cela arrive
Low overlap or no seam fix.

Comment le corriger
Padding 32-64, mode correction des joints, ou SUPIR pour restauration en un passage.

Hires-fix produit des membres doublés

Pourquoi cela arrive
Upscale factor or denoise too high for the model.

Comment le corriger
Agrandis au maximum de 1.5, débruitage 0.4, ou utilise un agrandisseur par pixels au lieu du latent.

Manque de mémoire à l’étape de décodage

Pourquoi cela arrive
Full-size VAE decode of a 4K image.

Comment le corriger
VAE Decode (Tiled) et tuiles plus petites.

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PirateDiffusion
/upscale et /enhance depuis le chat
Réponds à n’importe quel rendu PirateDiffusion avec /upscale pour un 4x propre ou /enhance pour un passage en diffusion en tuiles avec nouveau détail. Les GPU serveurs font le boulot lourd ; passes illimitées à prix fixe.

Questions

Which upscaler is best?

4x-UltraSharp pour la plupart des rendus, Real-ESRGAN anime pour illustration, SwinIR ou DAT pour photos. La page Upscalers family les classe par usage.

Does upscaling fix bad hands?

Non ; ça les agrandit. Corrige d’abord en inpainting, agrandis en dernier.

How big can I go?

Agrandisseurs par pixels jusqu’à n’importe quelle taille ; diffusion en tuiles jusqu’à 8K avec patience. Au-delà de 4x le modèle invente plus qu’il ne préserve.

Is hires-fix the same as upscaling?

C’est un agrandissement avec un passage de diffusion dans la génération ; ça ajoute du détail, un agrandisseur simple ne le fait pas.

Can I upscale video?

Oui : image par image avec ESRGAN (rapide, risque de scintillement) ou avec des restaurateurs vidéo comme SeedVR ; les guides vidéo en parlent.

Liens et sources

Modèles de ce guide

Écrit par
Quartermaster

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