高分辨率

NVILA

NVILA是一款由NVIDIA开发的视觉语言模型,通过“扩展-压缩”策略优化处理高分辨率图像和长视频,兼具效率与准确性。它在图像和视频基准测试中表现优异,支持时间定位、机器人导航和医疗成像等应用场景,并通过参数高效微调和量化技术提升模型性能。未来将在GitHub和HuggingFace平台上开源。

Veo 2

Veo 2 是一款由 Google DeepMind 开发的 AI 视频生成工具,支持高达 4K 分辨率,可生成高质量视频并模拟物理现象及人类表情。它具备修复、外扩、插值等功能,广泛应用于电影制作、虚拟旅游、教育视频等领域,具有高精度和安全性。

LinFusion

LinFusion 是一种创新的图像生成模型,基于线性注意力机制高效处理高分辨率图像生成任务。它在处理大量像素时保持计算复杂度线性增长,显著提高生成效率。LinFusion 支持零样本跨分辨率生成,并与预训练模型组件如 ControlNet 和 IP-Adapter 兼容。在单个 GPU 上,LinFusion 能够生成高达 16K 分辨率的图像,广泛应用于艺术创作、游戏设计、虚拟现实等领域。

MESH·Y

Mesh·Y 是一款由全栈设计师 Anup Aglawe 创作的在线工具,专注于生成美丽多彩的网格渐变。用户无需注册即可使用,支持自定义颜色和尺寸,提供多种渐变

CogView4

CogView4是一款由智谱推出的开源文生图模型,具有60亿参数,支持中英文输入与高分辨率图像生成。在DPG-Bench基准测试中表现优异,达到当前开源模型的领先水平。模型具备强大的语义理解能力,尤其在中文文字生成方面表现突出,适用于广告设计、教育、儿童绘本及电商等领域。其技术架构融合扩散模型与Transformer,并采用显存优化技术提升推理效率。

CorrDiff

CorrDiff是NVIDIA开发的生成式AI模型,用于将低分辨率天气数据提升至高分辨率,提升天气预测的精度和效率。采用UNet与扩散模型结合的两步法,显著提升计算速度并降低能耗。支持多变量预测和极端天气模拟,适用于灾害预警和高精度气象分析,具备良好的部署灵活性。

Direct3D

Direct3D-S2是由南京大学、DreamTech、复旦大学和牛津大学联合开发的高分辨率3D生成框架,基于稀疏体积表示和空间稀疏注意力(SSA)机制,提升扩散变换器(DiT)的计算效率并降低训练成本。该框架包含全端到端的稀疏SDF变分自编码器(SS-VAE),支持多分辨率训练,在1024³分辨率下仅需8个GPU即可训练。Direct3D-S2能够从图像生成高分辨率3D形状,具有精细几何细节和高

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

OneDiffusion

OneDiffusion是一种多功能的大规模扩散模型,支持文本到图像生成、条件图像生成、图像理解等多种任务。它通过序列建模和流匹配框架实现灵活的图像生成能力,适用于艺术创作、广告设计、游戏开发等多个领域,具备高度的扩展性和统一性。

CLEAR

CLEAR是一种由新加坡国立大学推出的新型线性注意力机制,能够有效提升预训练扩散变换器生成高分辨率图像的效率。该机制通过局部注意力窗口和知识蒸馏技术,实现了线性复杂度,显著减少了计算量和时间延迟,同时保持了高质量的图像生成效果。CLEAR还支持跨模型泛化、多GPU并行推理以及稀疏注意力优化,广泛适用于数字媒体创作、虚拟现实、游戏开发等多个领域。