高分辨率图像
DemoFusion
DemoFusion是一个技术框架,旨在低成本生成高分辨率图像。该框架通过扩展现有的开源生成人工智能模型(如Stable Diffusion),使得这些模型能够在不进行额外训练和不产生过高内存需求的情况下,将模糊的低分辨率图像转化为高清晰度图像。DemoFusion采用渐进式增强、跳跃残差和扩张采样机制,确保高分辨率图像生成的同时,保持图像的全局语义一致性和细节质量。适用于艺术创作、游戏开发、电影
Fractal Generative Models
Fractal Generative Models 是一种基于分形架构的图像生成技术,通过递归调用“原子模块”实现逐像素生成高分辨率图像。该模型结合 Transformer 模块,采用分而治之策略,大幅提升计算效率。不仅适用于图像生成,还可扩展至分子结构、蛋白质等高维数据建模,具有广泛的应用潜力。
PaliGemma 2
PaliGemma 2是一款由Google DeepMind研发的视觉语言模型(VLM),结合了SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2语言模型,支持多种分辨率的图像处理。该模型具备强大的知识迁移能力和出色的学术任务表现,在OCR、音乐乐谱识别以及医学图像报告生成等方面实现了技术突破。它能够处理多模态任务,包括图像字幕生成、视觉推理等,并支持量化和CPU推理以提高计算效率。