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DySample是一个超轻量级和有效的动态上采样器,是一种更简洁、更高效的方式,用于提升图像分辨率。相较于传统的CARAFE和SAPA方法,DySample对计算资源的需求更小,能够在不增加额外负担的情况下实现图像分辨率的提升。DySample的应用领域也更广泛,可以适用于各类图像处理任务,有效提升图像处理的效率和质量。
FouriScale是一款可以从预训练的扩散模型生成高分辨率图像的工具。它通过创新的、无需训练的方法,结合膨胀技术和低通操作的方法,成功实现了灵活处理各种宽高比文本到图像生成。想要了解更多关于高分辨率图像生成工具FouriScale的使用方法,请访问FouriScale官方网站。
香港中文大学和商汤科技联合实验室的研究人员提出了一种名为FourieScale的新方法,用于改善利用预训练扩散模型生成高分辨率图像的效果。随着扩散模型在生成式模型中的应用日益普遍,传统问题是生成超出训练分辨率的图像时会出现模式重复和人工伪影的情况。这一研究成果为图像生成技术的发展提供了新的思路和方法,值得关注。
来自香港中文大学-商汤科技联合实验室等机构的研究者们提出了FouriScale,旨在通过一种全新方法实现生成图像的尺寸和分辨率自由。扩散模型因其卓越的性能,已逐渐超越GAN和自回归模型,成为生成式模型的主流选择。定量和定性的实验对比表明,FouriScale能够在不同预训练模型,不同分辨率下都能够保证更高的图像生成质量。
Open-Sora-Plan是一个开源项目,旨在复现OpenAI的Sora,并构建关于Video-VQVAEDiT的知识。项目由北京大学-兔展AIGC联合实验室发起,旨在提供资源以帮助AI模型复现,并欢迎开源社区的贡献。答:目前暂未设立官方社区,但用户可以在GitHub上进行讨论和交流。
OMG 是一个开源的图像超分辨率工具,利用深度学习技术来提高图像的分辨率。该工具旨在通过AI模型增强图像质量,使其在放大后仍然保持清晰和细腻。点击前往OMG官网体验入口谁可以从OMG中受益?OMG适用于摄影师、设计师、图像处理爱好者等需要提升图像分辨率的用户。它帮助用户将低分辨率的图像转换为高清晰度,修复和增强旧照片中的细节,并探索AI在图像放大中的应用�
ComfyUI-SUPIR是一个针对ComfyUI的SUPIR升频包装器。它允许用户在ComfyUI中轻松使用SUPIR技术,以提高图像的质量和分辨率。定制化选项:用户可以根据需要选择不同的模型和参数,以获得最佳的升频效果。
SDXL-Lightning是由字节跳动开发的一个重要项目,采用了创新的蒸馏策略,优化了扩散模型,实现了从文本到高分辨率图像的快速、高质量生成。模型地址:https://top.aibase.com/tool/sdxl-lightning项目主要特点及功能:快速生成高分辨率图像:SDXL-Lightning显著提高了生成过程的速度,能够在一步/少步骤内完成1024px分辨率的文本到图像生成。支持与LoRA模块和控制插件的兼容性,使得模型可以灵活应用于多种文本到图像的生成任务,包括风格化和特定主题生成。
SDXL-Lightning是字节跳动开发的图像生成模型,能够在一步或少步骤内生成高达1024像素分辨率的高质量图像。该模型通过渐进式对抗式蒸馏,显著提升了图像生成速度,使其可应用于需要快速响应的场景。要获取更多详细信息并使用SDXL-Lightning,请访问SDXL-Lightning网站。
灵活视觉变换器是一种全新的Transformer架构图像生成模型,专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。相较于传统将图像视为固定分辨率网格的方法,FiT将图像视为一系列可变大小的图像块。FiT的问世将为图像生成领域带来新的可能性,为用户提供更加灵活多样的图像生成体验。
一项新的技术正在将低成本、高分辨率的人工智能图像生成带给更广泛的用户群体无需强大计算机背后的付费壁垒。要创建高质量的AI图像,用户必须订阅Midjourney或DALLE-3等服务,或购买自己的超级计算机。这并不是一种简单的放大方法是通过在图像中逐块工作,至少提高16倍的细节和分辨率。
图像超分辨率是计算机视觉领域的一个重要问题,它旨在从低分辨率图像中生成高分辨率图像。传统的方法通常假设已知退化模型,即如何从高分辨率图像生成低分辨率图像。通过学习退化分布,它为图像超分辨率任务带来了新的可能性,有望在计算机视觉领域取得重要进展。
StableSR是一种创新性的AI方法,旨在通过利用预训练扩散模型的威力来增强超分辨率任务。传统的SR方法通常需要大量的计算资源来从头开始训练扩散模型,这可能会损害它们的生成先验知识。通过利用预训练的扩散模型并结合创新技术,如时间感知编码器、可控特征包装模块和渐进聚合采样策略,StableSR为将扩散先验知识应用于图像恢复任务的未来研究提供了坚实的基础。
三星电子传感器业务团队执行副总裁JoonSeo Yim说:「三星ISOCELL HP2利用了三星的高分辨率图像传感器技术和尖端技术,实现了史诗般的细节表现。我们的领导地位来自于创新的像素技术,它使我们的传感器超越了像素的数量和大小。我们将继续开辟新的领域,巩固我们在不断扩大的超高分辨率传感器市场的地位」。
针对谷歌地图开始以最大分辨率提供俄罗斯军事和战略设施卫星图像的报道,谷歌公司周一表示,它没有改变审查俄罗斯卫星图像的方式...美国科技网站Verge证实,该推文中至少有一张图片可以在谷歌地图上找到,它确实描绘了一个活跃的俄罗斯军事场所...
针对谷歌地图开始以最大分辨率提供俄罗斯军事和战略设施卫星图像的报道,谷歌公司周一表示,它没有改变审查俄罗斯卫星图像的方式...”美国科技网站Verge证实,该推文中至少有一张图片可以在谷歌地图上找到,它确实描绘了一个活跃的俄罗斯军事场所...
三星是第一家推出一亿像素智能手机摄像头传感器的公司,在第一款产品亮相后的几年,三星不断推出新的迭代型号,如今三星宣布了第三代的1.08亿像素传感器三星ISOCELL HM3。
近日,2019 ASC世界大学生超级计算机竞赛(ASC19)公布了初赛赛题。来自全球 200 余所高校的 300 多支大学生队伍,将在长达两个月的初赛阶段,尝试挑战一项当前热门的人工智能技术——单张图像超分辨率(Single Image Super-Resolution,简称SISR)赛题。他们须基于PyTorch框架自行设计并训练AI模型,利用超级计算机在尽可能短的时间内将 80 张模糊不清的图像还原成高分辨率图像,并在相似度上符合标准。PyTorch由于简洁、高效、易用的优点,?
当PlayStation VR的头显在上个月发售的时候,同步上市的还有几款游戏,其中一款便是Enhance Games开发的音乐节奏射击游戏《Rez Infinite》(《Rez 无限》)。上周索尼互动娱乐有限公司(SIE)宣布,所有这些上市的游戏都将在PS4 Pro上得到优化体验,而PS4 Pro将在本周四,也就是11月10日正式开始发售。到目前为止,SIE已经就玩家能够在新控制台上得到怎样的体验而做了许多细节优化。
北京时间10月13日消息,据国外媒体报道,谷歌地理内容合作伙伴部门主管迪伦·洛里默(Dylan Lorimer)周一在该公司官方博客中表示,美国商业卫星遥感公司DigitalGlobe的最新成像卫星“WorldView-2”已于上周四(10 月8日)发射成功,今后谷歌将从DigitalGlobe处获得Wor
去年小米上市前披露的招股书显示,公司1.45万名全职员工(目前接近2万)中,研发人员占比达到38%。无疑,正是这些工程师们浇筑了小米产品茁壮成长的肥沃土壤。
Open-Sora在开源社区悄悄更新了,现在,该项目不仅支持长达16秒的单镜头视频生成视频分辨率最高可达720p,能够处理各种宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频以及无限长视频的生成需求。技术报告与模型架构:Open-Sora技术报告已在GitHub上发布,详细介绍了新功能和模型架构。作者团队将在下一版本中优先解决这些挑战。
Open-Sora在开源社区悄悄更新了,现在单镜头支持长达16秒的视频生成,分辨率最高可达720p,并且可以处理任何宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求。我们期待Open-Sora社区带给我们的下一次惊喜。
LG宣布已经开发出全球首款具有可切换刷新率和分辨率的游戏OLED面板,并于本月开始量产这款31.5英寸的面板,以新概念产品加速进军高端游戏显示器市场。动态频率与分辨率技术的运用,使得用户可以根据游戏或应用的需求,轻松地在高刷新率模式和高分辨率模式之间进行切换。更值得一提的是,LG计划推出涵盖多个尺寸的全系列游戏OLED面板,从27英寸到45英寸不等,这无疑将进一步扩大其在高端游戏显示器市场的份额,满足更多不同需求的用户。
三星推出2024款M5/M7/M8三款显示器,均内置AI芯片,极大地提升了用户的使用体验。在硬件配置上,三款显示器均表现出色。当用户佩戴GalaxyWatch进行运动时,运动的实时数据可以传输至显示器上,方便用户随时查看自己的运动状态。
Adobe近期推出了一个名为VideoGigaGAN的视频超分辨率项目,该项目在视频放大技术方面取得了显著的进展。VideoGigaGAN能够将视频放大至原始分辨率的8倍,同时保持视频内容的时间连贯性和高频细节的清晰度。虽然具体的技术细节和发布时间尚未公布,但VideoGigaGAN的演示效果已经引起了业界的广泛关注,预示着未来视频处理技术的发展方向。
苹果iPhone14Pro系列的摄像头分辨率将从之前的1200万像素提升至4800万像素。这次升级仅限于主摄镜头,超广角镜头仍然保持1200万像素不变。另外值得一提的是,在VisionPro上还以3D形式展示了空间视频带来的震撼视觉效果。
PixArt-sigma由华为诺亚方舟实验室联合多个研究机构共同开发的项目,是一个强大的文本到图像生成模型,通过弥散Transformer进行弱到强训练,旨在实现4K分辨率的图像生成。PixArt-sigma采用了弥散Transformer进行弱到强训练,从能够更好地生成高质量的4K分辨率图像。在应用方面,PixArt-Σ是一款强大的文本到图像生成工具,具有广泛的应用场景,可以满足艺术、设计、游戏开发、营销
大型视觉语言模型在需要文本和图像理解的任务中表现出色。特别是在区域级任务,如引用表达理解中,经过图像文本理解和推理的发展之后,这一进展变得明显。该模型在定量和定性目标计数方面均优于专家模型,证明了其在感知和理解方面的优越性。
谷歌AI团队最近发布了一项名为MUSCATEL的全新时间感知框架,旨在对抗概念漂移问题,提升图像识别准确率。概念漂移一直是机器学习领域的难题,即数据分布随时间变化,影响模型持续有效性。谷歌发布的MUSCATEL方法为机器学习领域的概念漂移问题提供了一种创新的解决方案,为模型在大规模、动态数据集中持续准确地进行分类提供了新的思路和方法。