DemoFusion是一款低成本高分辨率圖像生成的技術(shù)框架，旨在通過(guò)擴(kuò)展現(xiàn)有的開(kāi)源生工智能模型（如Stable Diffusion），使其能夠在不額外訓(xùn)練和減少內(nèi)存需求的情況下，將模糊的低分辨率圖像提升至更高清晰度（可放大4倍、16倍或更高分辨率）。其采用漸進(jìn)式增強(qiáng)、跳躍殘差和擴(kuò)張采樣機(jī)制，幫助資源有限的用戶實(shí)現(xiàn)類似Magnific AI的解決方案。

DemoFusion是什么

DemoFusion是專為低成本高分辨率圖像生成設(shè)計(jì)的技術(shù)框架。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有開(kāi)源生工智能模型（如Stable Diffusion）的擴(kuò)展，DemoFusion能夠在不進(jìn)行額外訓(xùn)練和不增加內(nèi)存負(fù)擔(dān)的前提下，將模糊的低分辨率圖像提升為高清晰度（可放大至4倍、16倍或更高）。該框架利用漸進(jìn)式增強(qiáng)、跳躍殘差和擴(kuò)張采樣機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了更高分辨率的圖像生成，為資源有限的用戶提供了類似于Magnific AI的解決方案。

DemoFusion的官網(wǎng)入口

• 官方項(xiàng)目主頁(yè)：https://ruoyidu.github.io/demofusion/demofusion.html
• Arxiv研究論文：https://arxiv.org/abs/2311.16973
• GitHub代碼庫(kù)：https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion
• Hugging Face運(yùn)行地址：
  • Image to Image版本：https://huggingface.co/spaces/radames/Enhance-This-DemoFusion-SDXL
  • Text to Image版本：https://huggingface.co/spaces/fffiloni/DemoFusion
• Replicate運(yùn)行地址：
  • Image to Image版本：https://replicate.com/lucataco/demofusion-enhance
  • Text to Image版本：https://replicate.com/lucataco/demofusion
• Google Colab運(yùn)行地址：https://colab.research.google.com/github/camenduru/DemoFusion-colab/blob/main/DemoFusion_colab.ipynb

DemoFusion的功能特色

• 高分辨率圖像生成：DemoFusion可以將預(yù)訓(xùn)練的GenAI模型（如SDXL）的圖像生成能力提升至更高分辨率，比如從1024×1024像素提升至4096×4096像素或更高，無(wú)需額外訓(xùn)練。
• 漸進(jìn)式上采樣：通過(guò)逐步增加圖像分辨率，DemoFusion允許用戶在生成過(guò)程中細(xì)化圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)保持整體質(zhì)量和語(yǔ)義一致性。
• 全局語(yǔ)義一致性：借助跳躍殘差和擴(kuò)張采樣機(jī)制，DemoFusion在生成高分辨率圖像時(shí)確保全局語(yǔ)義的一致性，避免局部區(qū)域的重復(fù)和結(jié)構(gòu)扭曲。
• 快速迭代：由于其漸進(jìn)式上采樣特性，DemoFusion允許用戶快速預(yù)覽低分辨率結(jié)果，從而在等待高分辨率圖像生成的同時(shí)，快速迭代和調(diào)整圖像布局和風(fēng)格。
• 無(wú)需額外硬件：DemoFusion可以在消費(fèi)級(jí)硬件（如RTX 3090 GPU）上運(yùn)行，用戶無(wú)需投入昂貴的硬件即可生成高分辨率圖像。
• 易于集成：DemoFusion作為插件式框架，能夠輕松與現(xiàn)有AI生成模型集成，使研究人員和開(kāi)發(fā)者迅速將高分辨率圖像生成能力應(yīng)用于各自項(xiàng)目。
• 豐富的應(yīng)用場(chǎng)景：DemoFusion不僅適用于藝術(shù)創(chuàng)作，還可廣泛應(yīng)用于游戲開(kāi)發(fā)、電影制作、虛擬現(xiàn)實(shí)等多個(gè)領(lǐng)域。

DemoFusion的工作原理

DemoFusion的工作原理基于多個(gè)關(guān)鍵步驟和機(jī)制，這些要素共同作用以實(shí)現(xiàn)高分辨率圖像的生成。以下是其主要工作流程：

1. 初始化（Initialization）：
   • DemoFusion首先使用一個(gè)低分辨率圖像，該圖像源于經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的潛在擴(kuò)散模型（如SDXL）生成。
2. 漸進(jìn)式上采樣（Progressive Upscaling）：
   • 從低分辨率圖像開(kāi)始，DemoFusion通過(guò)迭代過(guò)程逐步提高圖像的分辨率。該過(guò)程涉及將當(dāng)前分辨率的圖像上采樣至更高的分辨率，并通過(guò)擴(kuò)散過(guò)程引入噪聲，最后去噪以恢復(fù)圖像。這個(gè)過(guò)程會(huì)重復(fù)進(jìn)行，每次在更高分辨率上進(jìn)行，逐漸增加圖像的細(xì)節(jié)。
3. 跳躍殘差（Skip Residual）：
   • 在去噪過(guò)程中，DemoFusion利用前一步驟中的噪聲反轉(zhuǎn)表示作為跳躍殘差，幫助保持圖像全局結(jié)構(gòu)，同時(shí)優(yōu)化局部細(xì)節(jié)。
4. 擴(kuò)張采樣（Dilated Sampling）：
   • 為了增強(qiáng)每個(gè)去噪路徑的全局上下文，DemoFusion引入擴(kuò)張采樣。這樣可以在潛在空間中通過(guò)擴(kuò)張采樣獲取全局表示，并利用這些表示來(lái)指導(dǎo)局部去噪路徑，使生成的圖像內(nèi)容具備全局一致性。
5. 局部與全局路徑融合（Fusing Local and Global Paths）：
   • 在每個(gè)迭代步驟中，DemoFusion將局部去噪路徑（通過(guò)擴(kuò)張采樣得到的局部潛在表示）與全局去噪路徑（通過(guò)跳躍殘差得到的全局潛在表示）結(jié)合，從而生成最終的高分辨率圖像。
6. 解碼（Decoding）：
   • 最后，通過(guò)解碼器將最終的潛在表示轉(zhuǎn)換回圖像空間，生成高分辨率的輸出圖像。

DemoFusion的這些步驟和機(jī)制共同作用，使其在不進(jìn)行額外訓(xùn)練的情況下，有效生成具有豐富細(xì)節(jié)和良好全局一致性的高分辨率圖像。

如何使用DemoFusion

1. 訪問(wèn)DemoFusion的Replicate或Hugging Face運(yùn)行地址
2. 上傳需要放大的圖片或選擇示例圖片
3. 輸入提示詞以描述圖片內(nèi)容
4. 調(diào)整Seed值并設(shè)置DemoFusion參數(shù)
5. 點(diǎn)擊Run運(yùn)行，等待生成高清放大的圖片