CSS站长资源（ChinaZ.com）4月25日 消息:最近，旷视快图旷视发布的发布HiDiffusion技术，近日引起业界广泛关注。成速这一新技术只需一行代码，度更便能显著提升SD（扩散模型）生成图像的片质分辨率和生成速度，允许图像生成的量更分辨率高达4096×4096，同时将图像生成速度提高1.5至6倍。旷视快图值得一提的发布是，HiDiffusion不仅支持所有SD模型，成速也兼容SD模型的度更下游模型，如Playground。片质

在详细介绍中，量更我们了解到，旷视快图当直接使用已训练好的发布图像扩散模型尝试生成更高分辨率的图像时，常会遇到图像中对象不合理重复的成速问题，且图像生成时间会大幅增加。研究发现，这种对象重复问题主要由U-Net模型深层中的特征重复导致，而图像生成时间增长则主要是由于U-Net中一个自机制注意力的动画操作所致。

为了解决这些问题，旷视推出了新的高分辨率生成框架——HiDiffusion。该框架包含一个称为认知分辨率U-Net（RAU-Net）的模块，能够动态调整特征图尺寸，有效避免了图像中的对象重复现象。此外，HiDiffusion还采用了一种优化后的窗口注意力机制，称为修改版本升降窗多头自注意力(MSW-MSA)，显着减少了计算量。

通过将HiDiffusion应用于各种预训练的扩散模型，不仅可以将图像生成的分辨率提高至4096×4096，而且能将图像生成速度提升1.5至6倍。广泛的实验验证表明，这一方法不仅解决了对象重复和高计算负担的问题，而且在生成高分辨率图像的任务上取得了卓越的效果。

项目页:https://top.aibase.com/tool/hidiffusion

代码:https://github.com/megvii-research/HiDiffusion

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