名称：Stark x Fern | 休塔尔克 x 菲伦 | シュタルク x フェルン
类型：LoRA
基模：SD 1.5
大小：LoRA (36.11 MB)
文件：C609233F45941F64EB32A31AEFE310E1.safetensors
页面：https://civitai.com/models/272668
网盘：https://pan.baidu.com/s/1sPPK_5sqaFkseuRDbUP-gw?pwd=bbg6
RealESRGAN是一款专注于超分辨率重建的生成对抗网络模型，基于ESRGAN架构改进而来。该模型采用纯合成数据进行训练，支持4倍超分辨率放大，特别适合处理动漫风格图像的细节增强。
技术特点方面，模型采用RRDB残差密集块作为基础网络结构，配合感知损失和对抗损失进行优化。相比原版ESRGAN，主要改进了训练数据的多样性，增强了模型对复杂纹理的重建能力。典型参数设置为scale=4，tile_size根据显存容量调整（建议512-1024）。
在实际应用中，该模型表现出三个显著优势：1）能有效消除JPEG压缩伪影；2）对线条和色块的锐化效果突出；3）保持色彩一致性良好。测试显示对1080p以下的动漫截图提升效果最佳，建议配合GFPGAN等面部修复模型使用以获得更自然的效果。
使用技巧包括：1）输入图像长边建议保持在500-2000像素范围内；2）对于特别模糊的输入，可尝试2倍放大后重复处理；3）复杂场景可适当降低denoise_strength（0.3-0.5）。注意该模型对真人照片的处理效果有限，更适合动漫、插画类内容。
后期处理建议使用轻度的USM锐化（amount=0.2-0.5）来增强细节表现。模型对显存要求较高，8GB显存建议使用tile_size=512，16GB以上可尝试1024。典型生成时间在1080p输入时约为30-60秒（RTX3060）。
