头图

扩散模型已成为高分辨率图像合成的主流方法,传统的扩散模型虽然在图像合成方面取得了显著进展,但在扩展到更高分辨率时往往面临对象重复和计算成本增加的问题。

旷世科技开源的高分辨率框架 HiDiffusion,由分辨率感知 U-Net (RAU-Net) 和改进的移位窗口多头自注意力 (MSW-MSA) 两大核心组件构成,不仅可以将图像生成的分辨率由常见的的 1024x1024 提高至 4096×4096,而且能将图像生成速度提升 1.5 至 6 倍, 很好的解决了对象重复和高计算负担的问题。

HyperAI超神经现已上线「HiDiffusion 可快速生成高质量 8k 图像 Demo」教程, 不仅支持文生图、图生图,还具备图像修复功能,无需输入任何命令,一键克隆即可启动。

公共教程地址:

https://go.hyper.ai/yZ5K5

Demo 运行

  1. 登录 hyper.ai,在「教程」页面,选择「HiDiffusion 可快速生成高质量 8k 图像 Demo」,点击「在线运行此教程」。

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  1. 页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。

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  1. 点击右下角「下一步:选择算力」。

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  1. 页面跳转后,选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」,点击「下一步:审核」。新用户使用下方邀请链接注册,可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长!

HyperAI超神经专属邀请链接(直接复制到浏览器打开):https://openbayes.com/console/signup?r=6bJ0ljLFsFh_Vvej

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  1. 点击「继续执行」,等待分配资源,首次克隆需等待 2 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后,点击「API 地址」边上的跳转箭头,即可跳转至「HiDiffusion 可快速生成高质量 8k 图像 Demo」的页面。请注意,用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。

若超过 10 分钟仍处于「正在分配资源」状态,可尝试停止并重启容器;若重启仍无法解决,请在官网联系平台客服。

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效果预览

打开 Demo 后,可以看到左上方菜单栏分别为「文本生成图像」,「图像生成图像」以及「修复图像」。

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1. 文本生成图像

点击「文本生成图像」,在文本框输入正向提示词 (A dog was playing on the grass. The sun was shining brightly) 与反向提示词 (blurry, ugly, duplicate, poorly drawn face, deformed, mosaic, artifacts, bad limbs) 后,点击 Submit,稍等片刻即可输出图片。

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2. 图像生成图像

切换至「图像生成图像」界面。上传一张参考图像,输入正向提示词 (The Joker, high face detail, high detail, muted color, 8k) 与反向提示词 (blurry, ugly, duplicate, poorly drawn, deformed, mosaic) ,可以看到它根据我们的提示词,将男人的照片修改为了 Joker。

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3. 修复图像

切换至「修复图像」界面,上传一张需要修复的图像以及一张标明修复区域的图像。输入正向提示词 (A post-apocalyptic survivor in tattered clothing, with a makeshift spear, cautiously navigating through a dense forest overgrown with vines that have reclaimed a crumbling cityscape.) 和反向提示词 (blurry, ugly, duplicate, poorly drawn, deformed, mosaic),可以看到它将我们标记的区域按照提示词进行了修改。

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我们建立了「Stable Diffusion 教程交流群」,欢迎小伙伴们入群探讨各类技术问题、分享应用效果~


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