サインイン
インサイト - 高解像度画像生成
高解像度画像生成のための「アップサンプルガイダンス」 - 追加トレーニングなしで拡張可能な手法
事前学習済みのディフュージョンモデルを活用し、追加のトレーニングなしで高解像度の画像を生成する手法「アップサンプルガイダンス」を提案する。
効率的な確率流サンプリングを用いた条件付き拡散モデルによる高解像度画像生成
低解像度画像から高解像度画像を効率的に生成するため、確率流サンプリングを用いた条件付き拡散モデルを提案する。また、ハイブリッド・パラメータ化と画質損失関数を導入することで、生成画像の一貫性と品質を向上させる。
高解像度での創造性と効率を引き出す HiDiffusion: 事前学習済みの拡散モデルの可能性を最大限に引き出す
HiDiffusion は、事前学習済みの拡散モデルを活用して、高解像度の画像を効率的に生成することができる。オブジェクトの重複を解消し、高品質な画像を生成できる。
高解像度画像生成のためのMegaFusion: 追加のチューニングなしで既存のディフュージョンモデルを拡張する
MegaFusionは、既存のディフューション・モデルを活用して、追加のチューニングなしで高解像度かつ様々なアスペクト比の画像を効率的に生成することができる。
