DemoFusion - 免费开源的图像分辨率超清增强框架

什么是DemoFusion？

Demofusion是一个技术框架，旨在以低成本生成高分辨率图像，通过扩展现有的开源生成人工智能模型(如Stable) Diffusion），这些模型可以使模糊的低分辨率图像更高清(放大4倍、16倍甚至更高分辨率)，而不需要额外的训练和过高的内存需求。Demofusion采用渐进式增强、跳跃残差和扩展采样机制，实现更高分辨率的图像生成，类似于资源有限的用户Magnific AI解决方案。

官网入口DemoFusion

官方项目主页：https://ruoyidu.github.io/demofusion/demofusion.html
Arxiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2311.16973
GitHub代码库：https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion
Hugging Face操作地址：
- Image to Image版:https://huggingface.co/spaces/radames/Enhance-This-DemoFusion-SDXL
- Text to Image版:https://huggingface.co/spaces/fffiloni/DemoFusion
Replicate运行地址：
- Image to Image版:https://replicate.com/lucataco/demofusion-enhance
- Text to Image版:https://replicate.com/lucataco/demofusion
Google Colab操作地址：https://colab.research.google.com/github/camenduru/DemoFusion-colab/blob/main/DemoFusion_colab.ipynb

DemoFusion的功能特征

生成高分辨率图像：Demofusion可以将预训练的GenAI模型(如SDXL)的图像生成能力扩展到更高的分辨率，例如从1024×1024像素提升到4096×无需额外训练模型，4096像素或更高。
渐进式上采样：Demofusion允许用户在生成过程中逐步细化图像细节，同时保持图像的整体质量和语义一致性。
整体语义一致性：DemoFusion在生成高分辨率图像时，通过跳跃残差和扩展采样机制，可以保持整体语义一致性，避免局部区域的重复和结构扭曲。
快速迭代：由于渐进采样的特点，Demofusion允许用户在生成过程中快速预览低分辨率的结果，以便在等待高分辨率图像生成之前快速迭代和调整图像的布局和风格。
没有额外的硬件：消费级硬件(如RTXXXXFusion) 3090 GPU）这意味着用户可以在没有昂贵硬件投资的情况下生成高分辨率图像。
易于集成：作为插件框架，Demofusion可以很容易地与现有的人工智能生成模型集成，使研究人员和开发人员能够快速地将高分辨率图像生成能力应用到他们的项目中。
应用场景丰富：demofusion不仅适用于艺术创作，也适用于游戏开发、电影制作、虚拟现实等各种需要高分辨率图像的领域。

DemoFusion的工作原理

基于几个关键步骤和机制，Demofusion的工作原理共同作用于生成高分辨率图像。主要工作流程如下：

初始化（Initialization）：
- Demofusion首先从低分辨率图像开始，它是通过预训练的潜在扩散模型(如SDXL)生成的。
渐进式上采样（Progressive Upscaling）：
- Demofusion从低分辨率图像开始，通过迭代过程逐渐提高图像的分辨率。该过程涉及将当前分辨率的图像采样到更高的分辨率，然后通过扩散过程引入噪声，最后通过去噪声过程恢复图像。这个过程重复，每次都在更高的分辨率上进行，以逐渐增加图像的细节。
跳跃残差（Skip Residual）：
- 在去噪过程中，Demofusion利用之前迭代步骤中的噪声反转表示跳跃残差。这有助于在生成过程中保持图像的整体结构，并允许局部细节的优化。
扩张采样（Dilated Sampling）：
- 为了增强每个去噪路径的整体上下文，Demofusion引入了扩展采样。这意味着在潜在空间中，通过扩展采样获得整体表示，然后这些整体表示被用来指导局部去噪路径，生成具有整体一致性的图像内容。
整合局部和全局路径（Fusing Local and Global Paths）：
- 在每一个迭代步骤中，Demofusion将局部去噪路径(通过扩展采样获得的局部潜在表示)与全局去噪路径(通过跳跃残差获得的全局潜在表示)相结合，生成最终的高分辨率图像。
解码（Decoding）：
- 最后，通过解码器将最终的潜在表示转换为图像空间，获得高分辨率的输出图像。