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DemoFusion – 专业优化放大AI图像/细节增强高清神器,无需$$$

DemoFusion 是一款能够显著提高图像分辨率的增强工具。它允许用户将图像的分辨率提升至原来的4倍、16倍甚至更高,不仅增强图片的清晰度,还能够细化图片中的小细节,如纹理和边缘,创造出更为自然和逼真的视觉效果。DemoFusion 与基于潜在扩散模型(LDM)的多种应用无缝集成,例如ControlNet,同时还能放大真实世界中拍摄的图像。

一、DemoFusion的技术剖析:

使用生成人工智能(GenAI)生成高分辨率图像具有巨大的潜力,但由于培训所需的巨额资本投资,它越来越集中于少数大公司,并隐藏在付费墙后面。本文旨在通过推进高分辨率生成的前沿,同时保持广大受众的可访问性,来实现高分辨率 GenAI 的民主化。我们证明现有的潜在扩散模型(LDM)在生成更高分辨率的图像方面具有尚未开发的潜力。我们新颖的 DemoFusion 框架无缝扩展了开源 GenAI 模型,采用渐进式升级、跳过残差和扩张采样机制来实现更高分辨率的图像生成。DemoFusion的渐进性需要更多遍,但中间结果可以作为“预览”,便于快速快速迭代。

DemoFusion - 专业优化放大AI图像/细节增强高清神器,无需$$$
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二、DemoFusion的主要特点:

  1. 高分辨率图像生成:DemoFusion 利用潜在扩散模型(LDMs)生成高分辨率图像,打破了传统图像生成技术的限制。
  2. 渐进式上采样:通过分阶段提升图像分辨率,该方法能生成更清晰、细致的图像,同时提供了对图像质量的精细控制。
  3. 跳过残差和扩张采样机制:DemoFusion 采用这些先进技术改善图像的局部细节和整体一致性,以生成更自然和逼真的图像。
  4. 与 ControlNet 的集成:能够无缝集成至基于 LDM 的应用中,实现高分辨率图像的可控生成。
  5. 放大真实图像:除了生成图像,它也能放大真实图像,通过编码的真实图像表示替换初始阶段的输出,实现高分辨率放大。
  6. 资源和配置要求低:DemoFusion 设计高效且易用,无需大量内存或复杂配置。

三、DemoFusion的网页地址:

Github开源:

https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion

项目地址:

https://ruoyidu.github.io/demofusion/demofusion.html

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/2311.16973.pdf

在线体验:

https://replicate.com/lucataco/demofusion

四、SDXL与DemoFusion对比:

SDXL可以合成分辨率高达 1024×1024 的图像,而 DemoFusion 允许 SDXL 生成 4×、16× 甚至更高分辨率的图像,无需任何调整和大量内存需求。所有生成的图像均使用单个 RTX 3090 GPU 生成。

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SDXL(1024×1024)
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DemoFusion(2048×2048)
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SDXL(1024×1024)
DemoFusion - 专业优化放大AI图像/细节增强高清神器,无需$$$
DemoFusion(2048×2048)
DemoFusion - 专业优化放大AI图像/细节增强高清神器,无需$$$
SDXL(512×1024)
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DemoFusion(1536×3072)
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SDXL(512×1024)
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DemoFusion(1536×3072)

五、SDXL+SR与DemoFusion对比:

虽然 SR(超分辨率)模型可以增强低分辨率图像,使其显得更锐利、更清晰,但它无法提供原生高分辨率图像固有的复杂局部细节。这种区别强调了高分辨率生成和超分辨率之间的根本区别,强调了为什么超分辨率不能替代真正的高分辨率图像生成。在这里,我们采用 BSRGAN[2] 来实现超分辨率。为了更好地说明局部细节,我们将分辨率为 4096×4096 的图像放大 200% 来呈现结果。

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SDXL+BSRGAN
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DemoFusion
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SDXL+BSRGAN
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DemoFusion
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SDXL+BSRGAN
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DemoFusion

六、DemoFusion与ControlNet结合:

DemoFusion 的免调整特性可以与许多基于 LDM 的应用程序无缝集成。例如,DemoFusion结合ControlNet[3]可以实现可控的高分辨率生成。

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七、DemoFusion放大真实图像:

由于 DemoFusion 以渐进方式工作,我们可以用编码的真实图像表示替换阶段 #1 的输出,从而实现真实图像的放大。然而,我们小心地避免使用术语“超分辨率”,因为输出往往倾向于基础 LDM 的潜在数据分布,使得这个过程更类似于基于真实图像的图像生成。

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八、如何使用DemoFusion?

为了让更多用户能够轻松体验这一技术,我们将DemoFusion打包成了一键启动包。现在,您无需繁琐地配置Python环境,只需简单点击即可启动程序,从而避免了潜在的环境配置问题。

  1. 下载压缩包,解压到电脑D盘,最好不要有中文路径;
  2. 解压后点击启动.bat文件即可运行;
  3. 浏览器访问:http://127.0.0.1:7860/,即可正常使用。
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