概要
「Tiled Diffusion & VAE extension for sd-webui」は、Automatic1111のStable Diffusion Web UI向けの拡張機能です。
6GB以下の限られたVRAMでも2K以上の高解像度画像を生成・アップスケールすることを可能にします。
SOTAのTiled Diffusionや独自のTiled VAE、Tiled Noise Inversionなどの技術を活用し、超高解像度の画像生成や詳細な画像アップスケール、領域別プロンプト制御、ControlNet、SDXLなどに対応しています。
主にVRAMが少ない環境で大規模な画像を扱いたいユーザーや、より高度な画像生成・編集を行いたいユーザーに適しています。
互換性・特徴
- sd-webui拡張
- GPU必須
- 画像生成
- 画像超解像
- Python
- Web UI
基本情報
| ライセンス | NOASSERTION |
| Stars | 5,001 |
| Forks | 347 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | mid |
最新のissue
- RuntimeError: テンソルサイズ不一致 (3774) vs (6120) (dimension 1). Target: [2, 3774, 320]. Tensor: [1, 6120, 1] (更新: 2025-12-11 / RuntimeError: The expanded size of the tensor (3774) must match the existing size (6120) at non-singleton dimension 1. Target sizes: [2, 3774, 320]. Tensor sizes: [1, 6120, 1])
- TypeError: unhashable type: ‘slice’ (更新: 2025-07-30)
- Forgeへのインストール (更新: 2025-05-30 / Installation in Forge)
- Regional prompt control – TypeError: 引数0にTensorを期待したがDictWithShapeを受け取った (更新: 2025-04-17 / Regional prompt control – TypeError: expected Tensor as element 0 in argument 0, but got DictWithShape)
- 1111 (更新: 2025-04-15)
GitHub: https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111