【画像生成AI】 高解像度化でずっとキレイ！ AI アップスケラー と Hires.fix を徹底比較
はじめに
こんにちは、きまま / Easygoing です。
今回は、イラストを高画質化するアップスケーリングについてみていきます。
高解像度はキレイ！
高解像度のイラストはきれいです。
512 x 512
2048 x 2048
高解像度化について以前に記事を書きましたが、最近調べたことをまとめて改めてご紹介したいと思います。
ワークフロー
まず、高解像度化の簡単なワークフローをご紹介します。
ピクセルを補完する！
イラストを高解像度化するときは、間のピクセルを補完する必要があります。
ピクセルの補完
計算式を使った方法（従来法）
AI アップスケラー
ピクセル補完には、従来から使われてきた 計算式 による方法と、最近普及している AI アップスケラー を使う方法の２通りがあります。
計算式を使った方法（従来法）
高解像度化でピクセル補完を行うとき、以前から計算式を使った方法が利用されてきました。
計算式を使った方法にはいくつか種類があり、それぞれ画質と計算コストが変わります。
最近傍法（Nearest Neighbor）
最も近いピクセルと同じ色を補完
計算コストが低いが、高解像度化してもギザギザのまま
ピクセルアートを拡大する場合に使用
双線形法（Bilinear）
隣接する4つのピクセルの色を使って中間色を生成
滑らかだが、少しぼやけた感じになる
速度と画質のバランスが良く、ブラウザなど一般的な用途で使用
双三次法（Bicubic）
周囲16ピクセル（4×4の範囲）から補完
Bilinear より計算量が増えるが、メリハリが出る
写真など、詳細な画像の拡大に適している
ランチョス法（Lanczos）
関数を使った高度な補完、広範囲（通常6×6以上）のピクセルを考慮
エッジの鮮明さを保ちながら、滑らかな仕上がり
最も計算量が多い
計算式を使った方法は、下で紹介したものほど高品質ですが、計算量も多くなります。
最近はスマホでも計算性能が高いため、静止画を拡大・縮小するときは基本的に Lanczos 法 を使えば問題ありません。
AI アップスケラーを使った方法
2010年代後半から、AI アップスケラーを使ったピクセル補完が行われるようになっています。
AI アップスケラーは元画像と縮小画像の両方を学習し、縮小画像から元画像を「復元」 できるようにトレーニングされています。
AI アップスケラー の登場時期
AI アップスケラー は多くのモデルがオープンソースで公開されていて、その中で最も普及しているのは ESRGAN を利用したモデルです。
AI アップスケラー は倍率が決まっている
AI アップスケラー は、学習した解像度によって倍率（x2, x4, x8）が決まっています。
RealESRGAN_x2Plus：2倍モデル
RealESRGAN_x4Plus Anime 6B：4倍モデル
AI アップスケラーを使って任意の解像度にするためには、一旦指定の倍率で拡大した後、Lancoz法 などで縮小 する必要があります。
損傷を復元できるモデルもある
AI アップスケラー は元の画像と縮小画像の両方から学習していますが、ダメージの加わった縮小画像を学習させることにより、ダメージを復元する 機能を持ったモデルも存在します。
例：JPEG アーチファクトを取り除くモデル
アーチファクトを除去するモデル以外でも、全てのモデルが 一定のノイズを除去する 働きを持っています。
代表的な AI アップスケラー
AI アップスケラーには数多くのモデルがありますが、アニメイラストで使用できる5つの特徴的なモデルをご紹介します。
RealESRGAN_x4Plus Anime 6B
定番
アニメ塗り
4x-UltraSharp
シャープ系
商用利用は不可
IllustrationJaNai_V1_ESRGAN_135k
アニメ塗りがきれい
商用利用は不可
4x_NMKD-YandereNeoXL_200k
バランス系
4x_RealisticRescaler_100000_G
ナチュラル系
アップスケールモデル の一覧
今回調べた AI アップスケールモデルの一覧は次の通りです。
一覧表
リンク
検索サイト
一覧ダウンロード
比較画像
ライセンスについて
モデルを配置する場所
ダウンロードしたモデルは、以下のいずれかのフォルダに配置します。
models\upscale_models
Models\ESRGAN
models\ESRGAN
Hires.fix でアップスケール
イラストを高解像度化した後に、再描画を行う方法を Hires.fix と呼びます。
Hires.fix は、ComfyUI で実行できるほか、Stable Diffusion webUI (Forge, reForge, A1111) の標準機能として実装されています。
ComfyUI のサンプルワークフロー
Stable Diffusion webUI Forge の Hires.fix 操作画面
Hires.fix は Latent Upscale を使うことも
Hires.fix を行う場合は、２回目の描画でイラストが変化するので、アップスケラーによる違いは目立たなくなります。
むしろ、AI アップスケラー を使うと途中でノイズが除去されてしまうので、単純な Latent upscale を行う方が結果的に良いイラストに仕上がる場合もあります。
ただし、Latent upscale を使うときは denoise を大きめに設定する必要があり、イラストの崩壊を防ぐために十分な調整が必要です。
Tiled Diffusion / Multi Diffusion で分割！
アップスケール後の再描画は、モデルの推奨解像度を超えて描画を行うため、出力が不安定になります。
推奨解像度
SD 1.5：512 x 512
SDXL / SD 3.5 / AuraFlow / HiDream：1024 x 1024
Flux.1：320 x 320 ～ 1440 x 1440
その場合、画像をを分割して処理することで、出力を安定させる Tiled Diffusion / Multi diffusionと呼ばれる方法があります。
ComfyUI の Tiled diffusion ノード
Stable Diffusion webUI Forge の Multi Diffusion
Tiled Diffusion / Multi diffusion を使うと描画はいくらか安定しますが、それでも小人が出現したり、全体としてのっぺりとした出力になる傾向があります。
Tiled Diffusion / Multi Diffusion を使ってイラストを分割すると、AI にとってイレギュラーな構図になるので、安定性の低下はやむを得ない面もあります。
仕上げの比較：AI アップスケラー vs Hires.fix
AI アップスケラー と Hires.fix による仕上げには、それぞれ一長一短があります。
モデル：noob_v_pencil-XL-v2.0.1
AI アップスケラー はノイズを除去する作用もあるので、ノイズが少なくクリアー なイラストに仕上がります。
一方で、Hires.fix による仕上げは再描画時のノイズが残りますが、細部まで細かく描き込まれた イラストになります。
個人的には、背景は AI アップスケラーによる仕上げ、人物は Hires.fix による再描画が良いと考えていて、次回紹介する Detailer を使ってその両方を実現しています。
まとめ：アップスケラーを使ってみよう！
AI アップスケラー で綺麗に拡大
アップスケラーはノイズも除去する
Hires.fix で描き込みが増える
アップスケール処理を行うと、イラストはとてもきれいになります。
AI アップスケラー は、簡単に利用できて効果も大きい ので、全てのイラストで試してみると良いでしょう。
Hires.fix は設定が難しいですが、試行錯誤するうちに自分の オリジナリティを表現する手段の一つ となると思います。
アップスケールは様々な方法があるので、時間をかけて好きなものを見つけるのが良いでしょう。
最後までお読みいただきありがとうございます！
更新履歴
2025.4.25
アップスケラーの一覧に次のモデルを追加しました
4x_NMKD-YandereNeoXL_200k
2025.4.21
ワークフローとサンプル画像を更新しました
2025.4.20
アップスケラーの一覧に次のモデルを追加しました
4x_IllustrationJaNai_V1_ESRGAN_135k
4x_IllustrationJaNai_V1_DAT2_190k
