DemoFusion，一個(gè)開源的 ai 圖像重繪增強(qiáng)工具， 一個(gè)超更高分辨率的圖像生成增強(qiáng)工具，通過使用最新的 BSR Gan技術(shù)，可以把生成圖像的分辨率提高4倍、16倍，甚至更高，并修復(fù)和增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)。

Demofusion項(xiàng)目地址：https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion

Demofusion體驗(yàn)地址：https://huggingface.co/spaces/radames/Enhance-This-DemoFusion-SDXL

DemoFusion由薩里大學(xué)的人工智能研究所開發(fā)，允許用戶使用免費(fèi)提供的開源人工智能模型（如Stable Diffusion）生成基本圖像，然后對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)，以更高的分辨率添加更多細(xì)節(jié)和功能。任何中端游戲 PC 或 Mac M1 都提供必要的計(jì)算能力。

為了使用普通的開源 AI 工具獲得高分辨率結(jié)果，該團(tuán)隊(duì)首先生成了低分辨率圖像，然后對(duì)其進(jìn)行了增強(qiáng)。這不是一種放大方法，而是通過在圖像上以補(bǔ)丁形式處理，將細(xì)節(jié)和分辨率提高至少 16 倍，從 AI 模型中哄騙出更多細(xì)節(jié)。

DemoFusion功能特征：

我們的DemoFusion框架無縫擴(kuò)展了開源 GenAI 模型，采用漸進(jìn)式升頻、跳過殘差和擴(kuò)展采樣機(jī)制來實(shí)現(xiàn)更高分辨率的圖像生成。

1、高分辨率圖像生成:D emoFusion 專注于利用潛在擴(kuò)散模型（LDMs）生成更高分辨率的圖像，突破了傳統(tǒng)圖像生成技術(shù)的限制。

2、漸進(jìn)式上采樣：該框架通過逐步提高圖像的分辨率來生成更清晰、更詳細(xì)的圖像。這種漸進(jìn)式方法允許更精細(xì)地控制圖像質(zhì)量。它會(huì)逐步提高圖片的清晰度，這樣你可以先看到一個(gè)大概的效果，然后再慢慢變得更清晰。

3、跳過殘差和擴(kuò)張采樣機(jī)制：DemoFusion 使用這些先進(jìn)的技術(shù)來改善圖像的局部細(xì)節(jié)和全局一致性，從而生成更自然和逼真的圖像。

4、與 ControlNet 的集成：可以無縫集成到基于 LDM 的多種應(yīng)用中，例如與 ControlNet 結(jié)合，實(shí)現(xiàn)可控的高分辨率圖像生成。

5、放大真實(shí)圖像：還能夠放大真實(shí)圖像，通過編碼的真實(shí)圖像表示來替換初始階段的輸出，實(shí)現(xiàn)圖像的高分辨率放大。

6、無需大量?jī)?nèi)存和調(diào)整：DemoFusion 設(shè)計(jì)得既高效又易于使用，不需要大量的內(nèi)存資源或復(fù)雜的調(diào)整過程。

DemoFusion 是否會(huì)獲得足夠的牽引力來與 OpenAI 的 DALL-E 等巨頭競(jìng)爭(zhēng)還有待觀察，但它的創(chuàng)建是向公眾和更廣泛的科技界開放 AI 圖像生成潛力的重要一步，它不需要額外的訓(xùn)練，可以直接應(yīng)用于現(xiàn)有模型，提供分辨率的顯著提升。