全面提升！上海交大等联合发布MegaFusion：无须微调的高效高分辨率图像生成方法

主要观点总结

本文介绍了名为MegaFusion的新方法，该方法旨在解决合成高分辨率图像所面临的挑战。通过截断与传递策略、膨胀卷积和噪声重新调度等技术，MegaFusion能够在无需额外微调的情况下，扩展现有基于扩散的文本生成图像模型，实现高效的高分辨率生成。大量实验结果验证了MegaFusion在图像质量、语义准确性和计算效率方面的优越性。

关键观点总结

关键观点1: 无需额外微调或适配，扩展现有基于扩散的文本生成图像模型。

介绍了一种名为MegaFusion的新方法，通过截断与传递策略，连接去噪过程以生成高分辨率图像。采用膨胀卷积和噪声重新调度技术调整模型的先验知识，以适应更高分辨率。

关键观点2: 使用截断与传递策略生成高分辨率图像。

详细阐述了截断与传递策略的原理和应用，通过跨不同分辨率连接生成过程，以粗到细的方式生成高质量的高分辨率图像。

关键观点3: 结合膨胀卷积和噪声重新调度优化模型性能。

介绍了膨胀卷积和噪声重新调度技术的原理和作用，通过结合这些技术，进一步提高模型生成高分辨率图像的能力。

关键观点4: 实验验证MegaFusion的有效性。

通过大量实验验证了MegaFusion在图像质量、语义准确性和计算效率方面的优越性，并与其他最先进的方法进行了比较。

文章预览

作者：Haoning Wu等   解读：AI生成未来       文章链接：https://arxiv.org/pdf/2408.11001 项目链接：https://haoningwu3639.github.io/MegaFusion/ 亮点直击 提出了一种无需调优的方法——MegaFusion，通过截断与传递策略，以粗到细的方式高效生成百万像素的高质量、高分辨率图像; 结合了膨胀卷积和噪声重新调度技术，进一步优化了预训练扩散模型对高分辨率的适应性; 证明了该方法在潜空间和像素空间扩散模型及其扩展模型中的适用性，使其能够在大约原始计算成本的40%下生成具有多种纵横比的高分辨率图像; 大量实验验证了本文所提方法在效率、图像质量和语义准确性方面的有效性和优越性; 扩散模型凭借其卓越的能力，已成为文本生成图像领域的领先者。然而，由于训练过程中图像分辨率的固定性，导致其在生成高分辨率图像时面临诸如语义不准确和物体复制等 ………………………………