：提高任何大小图像的分辨率

：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。

华为发布 DiT 架构的图像生成模型，可以直出 4K 分辨率图像。

华为发布 DiT 架构的图像生成模型，可以直出 4K 分辨率图像。 论文简介： 我们引入了 PixArt-\Sigma,一个能够直接生成 4K 分辨率图像的 Diffusion Transformer (Diffusion Transformer, DiT) 模型。相比其前身 PixArt-\alpha,PixArt-\Sigma 有了显著进步,提供了明显更高保真度的图像,并改进了与文本提示的一致性。 PixArt-\Sigma 的一个关键特点是其训练效率。借助 PixArt-\alpha 的基础预训练,它通过合并更高质量的数据,从"较弱"的基线演变为"较强"的模型,我们将这个过程称为"弱到强训练"。PixArt-\Sigma 的进步主要体现在两个方面: 高质量训练数据:PixArt-\Sigma 结合了更高质量的图像数据,与更精确和详细的图像标题配对。 高效的 Token 压缩:我们在 DiT 框架内提出了一个新的注意力模块,可以压缩键 (Key) 和值 (Value),显著提高效率,并促进超高分辨率图像生成。 得益于这些改进,PixArt-\Sigma 以显著较小的模型规模 (6 亿参数) 实现了优于现有文本到图像扩散模型 (如 SDXL (26 亿参数) 和 SD Cascade (51 亿参数)) 的图像质量和用户提示遵从能力。 此外,PixArt-\Sigma 生成 4K 图像的能力支持创建高分辨率海报和壁纸,有效地增强了电影和游戏等行业中高质量视觉内容的制作。 项目地址：

又一个Transformer架构的图像生成模型，FiT 专门为了生成不瘦分辨率和宽高比限制的图像制作的架构。

又一个Transformer架构的图像生成模型，FiT 专门为了生成不瘦分辨率和宽高比限制的图像制作的架构。 在模型的训练和推理都不需要专门适配对应的图片比例和分辨率。看演示的图像模型的美学表现也还行。 -项目简介- 推出了一种名为灵活视觉变换器（Flexible Vision Transformer，简称FiT）的新型变换器架构。它专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。不同于传统的将图像看作固定分辨率网格的方法，FiT将图像视为一系列可变大小的图像块（ Token ）。 这种独特的处理方式使得FiT能够在训练和应用过程中灵活适应不同的图像宽高比，提高了对不同分辨率的适应能力，并避免了由于裁剪图像而产生的偏差。FiT还通过精心设计的网络结构和一些不需要额外训练的技术，能够在图像分辨率的扩展方面展现出极大的灵活性。 通过一系列全面的实验，FiT证明了其在处理各种不同分辨率的图像方面具有卓越的性能，无论是在其训练的分辨率范围内还是超出这一范围，都表现出色。 项目地址：

用人脑活动的潜伏扩散模型进行高分辨率图像重建：

用人脑活动的潜伏扩散模型进行高分辨率图像重建： OpenAI 的 CTO Mira Murati 介绍： 微软将Windows 11的一堆功能加入了AI能力： OpenAI、TikTok 等公司签署 AI 透明协议： 为什么搜索引擎不以更有益的方式整合类似ChatGPT的机器人？： 有任何问题和想法欢迎随时与我交流。

字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像，是目前最快

字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像，是目前最快的文生图模型之一。 文生图技术虽然能够生成逼真的图像，但是也存在着计算资源消耗大、生成速度慢的缺点。生成一张高质量图像，大约需要 5 秒。 SDXL-Lightning 模型则采用了一种渐进式对抗蒸馏的技术，实现前所未有的生成速度，该模型能够在 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像，将生成速度加快十倍，是 1024 分辨率下速度最快的文生图模型，计算成本则降低为十分之一。 字节跳动智能创作团队称，该模型是基于字节跳动之前开源的文生图模型 SDXL 的改进版本，与开放模型社区的其他工具和插件兼容，SDXL-Lightning 可以作为增速插件无缝整合到卡通、动漫等多样风格的 SDXL 模型中，并支持当前流行的控制插件 ControlNet、生成软件 ComfyUI，方便开发者、研究人员和创意从业者结合使用这些工具，助力整个行业的创新和协作。 在线体验： GitHub： Hugging Face： via 匿名 标签: #字节跳动 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

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。

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：