增强
RealisHuman
RealisHuman 是一个用于优化生成图像中人体部位的后处理框架,采用两阶段方法提升手部和面部等部位的真实性。它通过参考原始图像生成逼真结构,并重新绘制周围区域实现无缝融合,支持多种图像风格,适用于游戏、影视、艺术等领域。
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