Недавно исследовательская группа анонсировала революционную технологию сверхразрешения изображений (SR), которая основана на модели диффузионной инверсии и использует предварительную информацию об изображении в большой предварительно обученной модели для значительного улучшения разрешения и четкости изображения. Этот результат исследования был совместно завершен тремя учеными из разных академических учреждений. Они стремятся способствовать развитию технологии сверхвысокого разрешения изображений и привносить новые возможности в эту область. Эта технология не только обеспечивает прорыв в производительности, но и оптимизирует простоту использования, предоставляя подробные руководства по использованию и онлайн-демонстрационную платформу, позволяющую пользователям быстро начать работу и испытать ее.
Недавно исследовательская группа выпустила новую технологию сверхразрешения изображений (SR), которая основана на диффузионной инверсии и направлена на улучшение качества изображения за счет полного использования предварительной информации об изображении в крупномасштабной предварительно обученной диффузионной модели. разрешение и ясность. Это исследование было проведено совместно тремя учеными из разных академических институтов. Их цель — добиться новых прорывов в области сверхразрешения изображений.
В этой технологии исследователи разработали стратегию под названием «Прогнозирование частичного шума», которая строит промежуточное состояние модели диффузии в качестве начальной точки выборки. Этот основной метод основан на предсказании глубокого шума, который обеспечивает оптимальную карту шума для процесса прямой диффузии. После обучения этот предиктор шума способен частично инициализировать процесс выборки для генерации изображений с высоким разрешением вдоль траектории диффузии.
По сравнению с существующими методами сверхвысокого разрешения, эта технология имеет более гибкий и эффективный механизм выборки, который может поддерживать любое количество шагов выборки от одного до пяти. Примечательно, что этот новый метод работает лучше или на одном уровне с современными методами даже при использовании только одного шага выборки.
Исследовательская группа также предоставляет подробные инструкции по использованию и рекомендации по обучению, включая необходимую программную и аппаратную среду, ссылки для загрузки модели и способы запуска программы в условиях ограниченной памяти графического процессора. Эта информация поможет исследователям и разработчикам лучше использовать эту технологию для работы, связанной со сверхразрешением изображений.
Кроме того, исследовательская группа также создала онлайн-демонстрационную платформу, чтобы пользователи могли интуитивно ощутить эту инновационную технологию, и предоставила ссылки на наборы синтетических и реальных данных, используемые для проверки результатов исследования. Исследователи надеются, что эта технология может обеспечить более эффективное и четкое решение для практического применения изображений сверхвысокого разрешения.
Вход в проект: https://github.com/zsyOAOA/InvSR?tab=readme-ov-file.
демо: https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR
Выделять:
Эта новая технология основана на диффузионной инверсии и может эффективно улучшить разрешение изображения.
Принимает стратегию «частичного прогнозирования шума» для гибкой поддержки различных этапов выборки.
Для облегчения работы и опыта предоставляются подробные руководства пользователя и онлайн-демонстрации.
В целом, эта технология сверхразрешения изображений, основанная на диффузионной инверсии, с ее эффективным и гибким механизмом выборки, а также удобной и простой в использовании онлайн-платформой, принесла значительный прогресс в области сверхразрешения изображений, и это того стоит. с нетерпением ожидаем его широкого практического применения.