：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。

#Midjourney V6上线

#Midjourney V6上线 一些反馈发现（单簧管总结）： - 提示词长度现在是350+ - 您可以指定颜色和其他细节 - 你可以在画布上放置你想要的东西，如添加文本 - 您可以提示多个主题 - 你可以像ChatGPT一样和Midjourney聊天 - V6能够理解标点和语法的细微差别(即：熊猫吃、射、走） - 可以使用V6制作niji那样的漫画 - 可以通过描述图像来为其添加框架或边框 如何启用：在 /settings 下拉菜单中选择 V6，或在提示后输入 v 6。 官方对V6 模型的新特性： 1、更准确的提示跟随和更长的提示 •改进的响应能力：V6 模型对用户输入的响应更加准确，能够更好地理解和执行复杂的提示。 •处理更长的提示：V6 能够处理更长的文本提示，这意味着用户可以提供更详细的描述和指令，从而获得更精确的输出结果。 2、提升的连贯性和模型知识 •改善的连贯性：V6 在生成内容时的连贯性得到了显著提升，这使得输出结果更加流畅和自然。 •增强的模型知识：V6 拥有更丰富的知识库和更好的理解能力，能够更准确地处理复杂的查询和任务。 3、改进的图像提示和混合 •增强的图像生成：V6 在图像生成方面的能力得到了增强，能够根据文本提示创建更精细和逼真的图像。 •改善的图像混合：V6 提供了更好的图像混合功能，使得不同元素和风格的结合更加和谐自然。 4、文本绘制能力 •用户可以在他们的提示中指定要在图像上显示的文本，模型将会根据这些指示在生成的图像中包含相应的文本内容。 •绘制文本：V6 可以在图像中绘制文本。为了获得最佳效果，文本应该用引号标出。这样做可以帮助模型区分哪些是描述性的提示，哪些是实际要在图像中呈现的文本。 •风格调整：使用 style raw 或较低的 stylize 值可能有助于提高文本绘制的准确性和质量。这是因为不同的风格设置可能会影响文本在图像中的呈现方式。 例如，如果用户想要生成一张图像，上面写着用马克笔在便利贴上写的“Hello World!”，他们可以使用类似于以下的提示：“/imagine a photo of the text 'Hello World!' written with a marker on a sticky note ar 16:9 v 6”。

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：

：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

：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

Final2x2^x 图像超分辨率，可以使用多个模型将图像超分辨率到任意大小，以提高图像的分辨率和质量，使其更清晰和更详细。目前

Final2x2^x 图像超分辨率，可以使用多个模型将图像超分辨率到任意大小，以提高图像的分辨率和质量，使其更清晰和更详细。目前，它支持这几个模型：RealCUGAN、RealESRGAN、Waifu2x和SRMD。 跨平台：适用于 Windows，MacOS，Linux。支持英文、中文和日文 链接： 标签：#图片处理 #无损放大 频道 | 网站 | 群聊 | 投稿

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一套Niji提示词，Niji V6挺有意思的，s的值和是否开Raw格式对画面风格和生成内容的影响非常大，感兴趣可以自己改一下提示词的参数看看。 提示词的服装和人物特征部分都可以随便改，杂志和背景的部分不改就行。 提示词：k-pop girl, beautiful face, chubby, cyan hue, barcode, belt, black nails, green eyes, bracelet, cover, cover page, earrings, english text, fake cover, jewelry, short hair, bodysuit, shiny stocking, long sleeves, looking at viewer, magazine cover, nail polish, white hair, simple background, white background ar 9:16 style raw niji 6