英伟达推出图像生成模型家族Edify Image，它们能够生成高保真度的图像内容，并且具有像素级完美准确性。Edify Image利用了一系列级联的像素空间扩散模型，这些模型通过一个新颖的拉普拉斯扩散过程进行训练，该过程能够在不同频率带衰减图像信号，从而在多个尺度上精确捕捉和细化细节，生成逼真的像素级图像。
例如，一个游戏开发者想要创建一个虚拟角色，他们可以提供文本提示如“一个穿着古代铠甲的战士”，Edify Image能够根据这个描述生成一个高分辨率、逼真的图像，展示这个角色的外观。此外，开发者还可以通过提供更多的控制信号（如特定的姿势或背景）来进一步定制图像，使其符合游戏的特定需求。
主要功能：
- 文本到图像合成：根据自然语言描述生成越来越真实和多样化的图像。
- 4倍分辨率上采样：将低分辨率图像上采样到更高分辨率。
- ControlNets：在不同模态下进行图像生成，包括深度、草图和修复掩模。
- 360° HDR全景生成：从文本提示生成高动态范围的全景图像。
- 微调：对基础文本到图像模型进行微调，以生成与参考图像集一致的各种超逼真人物。
主要特点：
- 多尺度拉普拉斯扩散过程：在扩散过程中，不同频率带的图像信号以不同速率衰减，使得模型能够在多个尺度上捕捉细节。
- 无需训练的额外控制：通过训练ControlNets，模型能够在不同模态下进行图像生成，而无需额外的训练。
- 高保真度图像生成：Edify Image能够生成高分辨率、逼真的图像，适用于多种应用场景。
- 灵活性和可扩展性：模型支持多种输入信号，并能够适应不同的生成任务。
工作原理：
Edify Image的工作原理基于像素空间扩散模型，这些模型通过级联的方式工作，其中基础模型生成低分辨率图像，后续模型逐步将图像上采样到更高的分辨率。模型训练时采用了多尺度拉普拉斯扩散过程，该过程通过不同速率衰减不同频率带的图像信号，使得模型能够在不同分辨率下合成图像。此外，模型还采用了U-Net架构，通过残差块和注意力块逐步下采样或上采样特征图，并使用跳跃连接。
具体应用场景：
- 内容创作：艺术家和设计师可以使用Edify Image来生成高分辨率的图像，用于数字艺术作品或设计原型。
- 游戏和电影制作：在游戏和电影制作中，Edify Image可以用于生成逼真的背景图像或虚拟场景。
- 合成数据生成：自动驾驶和机器学习领域可以利用Edify Image生成合成数据，用于训练和测试算法。
- 数字人和虚拟形象：Edify Image可以用于生成具有一致身份特征的数字人和虚拟形象，适用于社交媒体和虚拟世界。
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