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AI绘画专栏stablediffusion 之DemoFusion提升SDXL16倍分辨率
送向量数据库免费实例-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)DemoFusion框架的总结如下：a) DemoFusion从传统的分辨率生成开始，采用"上采样-漫射-去噪"循环。 DemoFusion框架与SDXL结合使用，与ControlNet结合使用，可以实现可控的高分辨率生成。DemoFusion具有免调谐特性，可以与基于LDM的应用程序无缝集成。 DemoFusion以渐进式方式工作，实现真实图像的放大。基于基础LDM的潜在数据分布。使用生成式人工智能（GenAI）生成高分辨率图像具有巨大潜力原理DemoFusion的框架。 例如，DemoFusion与ControlNet[3]相结合，可以实现可控的高分辨率生成放大真实图像由于 DemoFusion 以渐进式方式工作，我们可以将阶段 #1 的输出替换为编码的真实图像表示，从而实现真实图像的放大 usp=sharingGitHub：https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion在线体验：https://huggingface.co/spaces/radames/Enhance-This-DemoFusion-SDXL
2.8K30编辑于 2023-12-10 - 来自专栏山行AI
一款超高分辨率图像生成AI工具-DemoFusion
什么是DemoFusion？ DemoFusion为什么牛？ 因为它具备以下三个醒目的特征： •提升SDXL图像生成的分辨率至4倍、16倍或更高。 •改善图片清晰度和小细节（如纹理和边缘）。 DemoFusion的渐进性质需要更多的通过，但中间结果可以作为“预览”，便于快速提示迭代。 •2023.11.29: pipeline_demofusion_sdxl已发布。 开始使用我们的代码 Text2Image（将占用约17GB的显存） •设置依赖项： conda create -n demofusion python=3.9 conda activate demofusion •Text2Image在Windows上使用8GB显存*•设置环境： cmd git clone "https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion" cd DemoFusion
1.9K10编辑于 2023-12-13 - 来自专栏快学Python
卧槽，马赛克也能去掉了！
AI 开源项目 1、DemoFusion AI 绘画的潜力还没有充分挖掘出来，仍然还有上升的空间。 DemoFusion 就是这么一个开源项目，继续深挖了 AI 绘画在高分辨率图片生成的效果。 比如输入一张图片： 非常粗糙的画面，毫无纹理细节，输入给 DemoFusion 算法，就能得到： 纹理丰富了，人物也清晰了。 再比如输入一张汽车的照片，有纹理，但是平平无奇： 输入给 DemoFusion 算法，AI 就能进一步优化细节效果： 是不是挺有趣的？ 项目地址： https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion 在线体验： https://huggingface.co/spaces/radames/Enhance-This-DemoFusion-SDXL
70810编辑于 2024-05-09 - 来自专栏hai
【腾讯云 HAI域探秘】HAI部署DemoFusion实现图片高清放大修复
HAI上面部署这个项目 先打开HAI新建算力，如下图所示 然后打开JupyterLab管理后台 接下来我们把项目克隆到服务器 git clone https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion.git 像我这样说明克隆成功 接下来我们安装环境 cd DemoFusion conda create -n demofusion python=3.9 conda activate demofusion pip
51010编辑于 2023-12-16 - 来自专栏开源服务指南
AI 绘画百宝箱：无限创意任你挑 | 开源专题 No.67
支持单个图像和数据集 (VITON-HD 测试) 进行推断，并提供相应结果输出路径 提供 Gradio 本地演示界面 PRIS-CV/DemoFusionhttps://github.com/PRIS-CV/DemoFusion Stars: 1.6k License: NOASSERTION DemoFusion 是一个开源项目，旨在通过推进高分辨率图像生成的前沿，并保持对广泛受众的可访问性，来使高分辨率 GenAI 民主化
34610编辑于 2024-04-17 - 来自专栏Java项目实战
卧槽magnific要我300？不香，这个16倍放大软件是免费的
SD本身也有支持的N多放大算法，SDXL也可以合成分辨率高达 1024×1024 的图像，结合我们本身的放大算法最高可放大到4倍，而 DemoFusion 允许 SDXL 生成 4×、16× 甚至更高分辨率的图像
80110编辑于 2024-01-23 - 来自专栏AIGC 先锋科技
HiPrompt 在更高分辨率图像生成上的表现，超越 SOTA !
尽管DemoFusion [16]尝试通过在残差连接和膨胀采样中引入全局语义信息来保持准确的全球结构，但它仍然受到目标重复问题和错误局部结构的影响。 Hierarchical Prompt Guidance 参考Demofusion Du等人（2024）的研究，作者采用SDXL Podell等人（2023）的方法，基于用户提示 创建低分辨率图像。 Experimental Setup 作者将HiPrompt与以下几种竞争方法进行比较：(i) SDXL直接推理，(ii) MultiDiffusion [1]，(iii) ScaleCrafter [1]，以及(iv) DemoFusion 此外，DemoFusion由于其基于块的生成不足以及缺乏对局部内容的细粒度指导，出现了许多小狗重复和不合理的结构艺术效果。 同样，舞蹈演员案例的结果也进一步验证了作者的观察。 相反，ScaleCrafter表现出较弱的结构保护以及混乱的细节，而DemoFusion不仅在背景中引入了多个重复元素，还创造了扭曲芭蕾鞋的合理副本，扭曲了人体结构。
85610编辑于 2024-09-20 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
【有奖征文活动】云端GPU玩转AI绘画
3、【腾讯云HAI域探密】- HAI为NPL保驾护航 4、CloudStudio与HAI技术携手，AI绘画轻松入门 5、HAI部署DemoFusion实现图片高清放大修复 ---- 四、 活动奖励
5.4K61编辑于 2024-03-22
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