#图片 #AI 提高图片分辨率的工具推荐

#图片 #AI 提高图片分辨率的工具推荐 来自 V2EX 社区,作者罗列了 8 个提高图片清晰度的工具,包括软件和网站,还有效果展示和特点,感兴趣的可以收藏一下,都是免费的项目。 频道 @WidgetChannel 投稿 @WidgetPlusBot

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:提高任何大小图像的分辨率 该项目使用了一个预训练的扩散模型,这个模型已经学习了如何生成高分辨率的图像。 通过这种方式,他们的方法可以从一个低分辨率图像生成一个高分辨率图像,而不需要任何关于图像内容的先验知识。非常适合用于真实世界的图像超分辨率任务。 1、使用一个名为"时间感知编码器"的工具,这个工具可将低分辨率图像转换为一个特征表示。这个特征表示包含了图像的重要信息,但是它的大小是固定的,不受图像分辨率的影响 在不改变预训练的合成模型的情况下,实现有前景的恢复结果,从而保留生成的先验并最小化训练成本。 2、使用一个名为"特征包装模块"的工具,这个工具可以将特征表示转换为一个高分辨率图像。这个工具可以通过调整一个参数来平衡生成图像的质量和保真度。 3、使用一个名为"渐进式聚合采样策略"的工具,这个工具可以生成任意大小的高分辨率图像。这个工具通过在不同的尺度上应用扩散模型,然后将结果聚合在一起,来生成高分辨率图像。

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:基于生成式AI的图像超分辨率增强工具,不仅可以实现图片的分辨率提升,更可以依靠自然语言提示和“创意”滑块等控制参数,让AI主动增加和“猜想”更多细节信息。 目前,Pro 计划的费用为 39 美元/月,Premium 计划的费用为 99 美元/月,Business 计划的费用为 299 美元/月。按年订阅时,可免费获得两个月的服务

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字节发布ResAdapter,可以解决SD生成超大图片和非训练分辨率图片时的肢体异常以及画面崩坏问题。 同时可以与现有的IPadapter以及Controlnet模型兼容。 项目简介: 近期,像Stable Diffusion这样的文本到图像模型和DreamBooth、LoRA等个性化技术的发展,让我们能够创造出既高质量又充满创意的图像。但这些技术在生成超出它们训练时所用分辨率的图像时,往往会受到限制。 为了突破这一难题,我们推出了一种新型工具分辨率适配器(ResAdapter)。 它是一种专门为扩散模型(比如Stable Diffusion和个性化模型)设计的适配器,能够生成任何分辨率和长宽比的图像。与其它多分辨率生成方法不同,ResAdapter能直接生成动态分辨率的图像,而不是在后期处理中调整静态分辨率的图像。这种方法使得图像处理变得更加高效,避免了重复的去噪步骤和复杂的后期处理流程,显著缩短了处理时间。 在不包含任何训练领域风格信息的情况下,ResAdapter利用广泛的分辨率先验,即使只有0.5M的容量,也能为个性化扩散模型生成不同于原训练领域的高分辨率图像,同时保持原有风格。 大量实验显示,ResAdapter在提高分辨率方面与扩散模型配合得天衣无缝。此外,更多的实验表明,ResAdapter可以与ControlNet、IP-Adapter和LCM-LoRA等其他模块兼容,适用于创建不同分辨率的图像,也可以整合进如ElasticDiffusion这样的多分辨率模型中,高效生成更高清晰度的图像。 项目页面:

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