高分辨率

FitDiT

FitDiT是一种基于Diffusion Transformers架构的高保真虚拟试穿技术,通过服装纹理提取器和先验演化技术精确捕捉服装细节,同时采用扩张-松弛掩码策略优化尺寸适配。它能在短时间内生成高质量的试穿图像,适用于电子商务、时尚设计、个性化定制以及增强现实等领域,为用户提供逼真的虚拟试穿体验。

ResAdapter

ResAdapter是一种专为扩散模型设计的分辨率适配器,允许图像生成模型生成任意分辨率和宽高比的图像,同时保持原始风格。其主要功能包括分辨率插值、分辨率外推、域一致性、即插即用设计以及广泛的兼容性。通过在扩散模型中插入ResCLoRA和引入ResENorm,ResAdapter能够在不影响模型风格的情况下扩展其分辨率范围。

HART

HART是一种由麻省理工学院研究团队开发的自回归视觉生成模型,能够生成1024×1024像素的高分辨率图像,质量媲美扩散模型。通过混合Tokenizer技术和轻量级残差扩散模块,HART实现了高效的图像生成,并在多个指标上表现出色,包括重构FID、生成FID以及计算效率。

Emu Video

Meta开发的文本到视频生成模型,Emu Video使用扩散模型根据文本提示创建视频,首先生成图像,然后根据文本和生成的图像创建视频。

MAGI

MAGI-1是一款由Sand AI开发的开源视频生成大模型,采用自回归架构,支持高效、高质量的视频生成,具备高分辨率输出、无限扩展能力和可控生成特性。适用于内容创作、影视制作、游戏开发等多个领域,技术上融合了自回归去噪、Transformer VAE、扩散模型等创新方法,提升生成效率与稳定性。

AppIcons AI

Appicons AI 是一个基于AI 技术为 Android 和 iOS 平台生成移动应用程序图标的网站。为用户提供了一种简单有效的方法来创建独特且具有专业外观的图标,无需任何图像编辑软件或技术技能。

Hallo2

Hallo2是一款由复旦大学、百度公司和南京大学合作开发的音频驱动视频生成模型。它能够将单张图片与音频结合,并通过文本提示调节表情,生成高分辨率4K视频。Hallo2采用了补丁下降、高斯噪声等数据增强技术,提升了视频的视觉一致性和时间连贯性,同时通过语义文本标签提高了生成内容的可控性与多样性。该模型适用于电影、游戏、虚拟助手等多个领域,展现出强大的内容生成能力。

MAETok

MAETok是一种基于掩码建模的图像标记化方法,通过自编码器结构学习更具语义丰富性的潜在空间,提升图像生成质量与训练效率。它支持高分辨率图像生成,具备多特征预测能力和灵活的潜在空间设计,适用于娱乐、数字营销、计算机视觉等多个领域。实验表明其在ImageNet数据集上表现优异。

DistriFusion

DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理,它能够在不增加额外训练负担的情况下,将推理速度提升高达六倍,同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism(分片并行)、异步通信、位移补丁并行性等,适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A