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高性能图像生成模型AccDiffusion解决高分辨率图像生成中小对象重复问题的技术研究与应用
码流怪侠
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2025-01-21 23:01:25
高性能图像生成模型AccDiffusion解决高分辨率图像生成中小对象重复问题的技术研究与应用
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Acc
Diff
us
ion
: An
Acc
urate Method forHigher-Resolut
ion
Image Generat
ion
——一种
高分辨率
图像
生成
的精确方法
Acc
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Acc
urateMethodforHigher-Resolut
ion
ImageGenerat
ion
——一种
高分辨率
图像
生成
的精确方法
每日AIGC最新进展(76)：厦门大学提出
高分辨率
扩散外推方法、首尔国立大学提出头相关向量
图像
编辑
模型
、北卡罗来纳大学提出个性化
生成
面部
模型
Acc
Diff
us
ion
v2是一种新提出的
高分辨率
扩散外推方法，旨在
解决
传统扩散
模型
在推理分辨率与预训练分辨率不一致时出现的物体
重复
和局部失真
问题
。该方法不需要重新训练，通过将
图像
内容提示解耦为多个与补丁相关的提示，提供更精确的描述。
研究
表明，使用相同文本提示会导致
生成
重复
的
图像
，而缺乏提示则会损害
图像
细节。因此，
Acc
Diff
us
ion
v2引入了辅助的局部结构信息，并结合全局语义信息，以提高
生成
质量并减少
重复
和失真。通过对现有方法的深入分析，
Acc
Diff
us
ion
v2展示了其在无训练情况下的优越性
APT-自适应路径追踪改进用于
高分辨率
图像
生成
扩散
模型
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！抽象潜在扩散
模型
（LDM） 通常以固定分辨率进行训练，这限制了它们在扩展到
高分辨率
图像
时的能力。 虽然基于训练的方法通过在
高分辨率
数据集上进行训练来
解决
这一限制，但它们需要大量数据和大量计算资源，因此不太实用。 因此，免训练方法，特别是基于补丁的方法，已成为一种流行的替代方案。 这些方法将
图像
划分为多个补丁，并融合每个补丁的去噪路径， 在
高分辨率
生成
方面表现出强大的性能。 然而，我们观察到基于补丁的方法的两个关键
问题
，我们称之为“补丁级分布偏移”和“补丁单调性增加”。
使用
Diff
us
ion
Models进行
图像
超分辩重建
图像
超分辨率重建是一个经典CV任务，其实LR（低分辨率）和 HR（
高分辨率
）
图像
仅在高频细节上存在差异。通过添加适当的噪声，LR
图像
将变得与其 HR 对应
图像
无法区分。这篇博客介绍一种方式巧妙利用这个规律使用
Diff
us
ion
Models进行
图像
超分辩重建任务。
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