第七步、点击生成
效果如下：
可以看到效果并不明显，并没有达到预期。这是因为在上述步骤中，只处理了面部细节，对其他部分并未进行处理，那么此时我们还需要进行后期处理。
第八步、后期处理
我们将生成好的图像，点击“发送到后期处理”按钮，切换到后期处理页面。
缩放比例，选择：1
放大算法选择：SwinIR_4x
生成效果如下：
根据对比图，我们可以看到，面部细节以及发色、背景都做了高清处理。
如果你对生成的图像还不满意，那么我再告诉你一个图像高清终极大法，相信高清修复后的图像你绝对没话说。
请继续往下看。
第九步、图像高清终极大法
图像高清终极大法究竟是什么呢？那就是使用ConctrolNet title 进行控制图像效果。
相信阅读过 AI 绘画Stable Diffusion 研究（二）sd模型ControlNet1.1 介绍与安装 这篇文章的朋友应该有印象。
这里在介绍 ConctrolNet 新增的 Tile 模型时，曾经说到过：Tile 模型对于图片高清修复、提升细节、根据画面自动推断内容有着很好效果，大家还记得吗？
好，废话不多说，直接上操作步骤：
（1）、首先切换到图生图界面，并上传需要修复的图片
（2）、选择缩放模式、采样方法 、开启面部修复
（3）、启用ControlNet ，并选择需要控制的图片
（4）、重点来了
- 控制类型： 选择title 分块
- 预处理器选择：title_resample
- 模型选择：control_v11fle_sd15_title
（5）、点击生成
对比效果如下：
对这个高清和细节修复效果，你是否还满意？
当然做老照片高清修复的方法网络上也有很多，这里还是着重介绍图生图的功能。
好了，我们的第一个图生图的功能案例就到此结束。
