DemoFusion

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DemoFusion,一个开源的 ai 图像重绘增强工具, 一个超更高分辨率的图像生成增强工具,通过使用最新的 BSR Gan技术,可以把生成图像的分辨率提高4倍、16倍,甚至更高,并修复和增强图像的细节。

Demofusion项目地址:https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion

Demofusion体验地址:https://huggingface.co/spaces/radames/Enhance-This-DemoFusion-SDXL

DemoFusion由萨里大学的人工智能研究所开发,允许用户使用免费提供的开源人工智能模型(如Stable Diffusion)生成基本图像,然后对其进行增强,以更高的分辨率添加更多细节和功能。任何中端游戏 PC 或 Mac M1 都提供必要的计算能力。

为了使用普通的开源 AI 工具获得高分辨率结果,该团队首先生成了低分辨率图像,然后对其进行了增强。这不是一种放大方法,而是通过在图像上以补丁形式处理,将细节和分辨率提高至少 16 倍,从 AI 模型中哄骗出更多细节。

DemoFusion功能特征:

我们的DemoFusion框架无缝扩展了开源 GenAI 模型,采用渐进式升频、跳过残差和扩展采样机制来实现更高分辨率的图像生成。

1、高分辨率图像生成:D emoFusion 专注于利用潜在扩散模型(LDMs)生成更高分辨率的图像,突破了传统图像生成技术的限制。

2、渐进式上采样:该框架通过逐步提高图像的分辨率来生成更清晰、更详细的图像。这种渐进式方法允许更精细地控制图像质量。它会逐步提高图片的清晰度,这样你可以先看到一个大概的效果,然后再慢慢变得更清晰。

3、跳过残差和扩张采样机制:DemoFusion 使用这些先进的技术来改善图像的局部细节和全局一致性,从而生成更自然和逼真的图像。

4、与 ControlNet 的集成:可以无缝集成到基于 LDM 的多种应用中,例如与 ControlNet 结合,实现可控的高分辨率图像生成。

5、放大真实图像:还能够放大真实图像,通过编码的真实图像表示来替换初始阶段的输出,实现图像的高分辨率放大。

6、无需大量内存和调整:DemoFusion 设计得既高效又易于使用,不需要大量的内存资源或复杂的调整过程。

DemoFusion 是否会获得足够的牵引力来与 OpenAI 的 DALL-E 等巨头竞争还有待观察,但它的创建是向公众和更广泛的科技界开放 AI 图像生成潜力的重要一步,它不需要额外的训练,可以直接应用于现有模型,提供分辨率的显著提升。

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