上海交通大学、上海人工智能实验室和大连理工大学的研究人员推出MegaFusion，它能够将现有的扩散模型（diffusion models）扩展到更高分辨率的图像生成，而无需额外的调整或适应。具体而言，研究团队采用了一种创新的截断与接力策略来连接不同分辨率下的去噪过程，从而以粗到细的方式实现高分辨率图像的生成。此外，通过集成扩张卷积和噪声重新调度，研究团队进一步调整了模型的先验知识以适应更高的分辨率。MegaFusion 的多样性和有效性使其普遍适用于潜空间和像素空间扩散模型以及其他衍生模型。大量的实验证实，MegaFusion 显著增强了现有模型生成兆像素级图像和各种长宽比的能力，同时仅需要大约原始计算成本的 40%。
例如，你想要生成一张“在雨中奔跑的黑猫”的高分辨率图像。使用MegaFusion，你可以直接输入文本描述，模型就会生成一张1024×1024像素的高质量图像，其中猫的细节和雨的效果都会非常清晰和真实。这比传统的扩散模型更加高效，因为它们可能需要更多的计算资源来生成相同分辨率的图像。
主要功能：
- MegaFusion能够高效地生成具有高分辨率（例如1024×1024、1920×1080、2048×1536和2048×2048）和任意宽高比（例如1:1、16:9和4:3）的图像。
主要特点：
- 无需额外调整：MegaFusion不需要对现有模型进行额外的训练或微调。
- 高效率：与现有技术相比，MegaFusion在生成高分辨率图像时，计算成本大约只需要原来的40%。
- 通用性：该方法适用于潜在空间和像素空间的扩散模型，以及具有额外条件的模型。
工作原理：
- 截断和接力策略（Truncate and Relay Strategy）：这是一种新颖的方法，通过在不同分辨率之间架起去噪过程的桥梁，以粗到细的方式生成高分辨率图像。
- 扩张卷积（Dilated Convolutions）：通过使用扩张卷积来扩大模型的感受野，使其能够捕捉到更多的全局信息，从而提高图像质量和语义的准确性。
- 噪声重排（Noise Re-scheduling）：调整噪声水平以更好地适应高分辨率图像生成，改善合成质量和保真度。
具体应用场景：
- 文本到图像生成：用户可以提供文本描述，MegaFusion根据这些描述生成高分辨率的图像。
- 图像编辑：在图像编辑领域，MegaFusion可以用来改善图像的分辨率，同时保持图像内容的语义一致性。
- 艺术创作：艺术家和设计师可以使用这项技术来创造高分辨率的视觉作品。
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