无需微调的推理框架，提升扩散模型生成能力首次实现8K分辨率图像

产品名称：FreeScale
产品简介：FreeScale是南洋理工大学、阿里巴巴集团和复旦大学推出无需微调的推理框架，提升预训练扩散模型生成高分辨率图像和视频的能力。FreeScale基于处理和融合不同尺度的信息，有效解决模型在生成超训练分辨率内容时出现的高频信息增加导致的重复模式问题。
详细介绍：

FreeScale是什么

FreeScale是南洋理工大学、阿里巴巴集团和复旦大学推出无需微调的推理框架，提升预训练扩散模型生成高分辨率图像和视频的能力。FreeScale基于处理和融合不同尺度的信息，有效解决模型在生成超训练分辨率内容时出现的高频信息增加导致的重复模式问题。FreeScale首次实现8K分辨率图像的生成，不仅提高了生成内容的质量与保真度，还减少了推理时间，显著超越了现有方法。

FreeScale的主要功能

• 高分辨率视觉生成：FreeScale能生成高达8K分辨率的高质量图像和视频，扩展视觉扩散模型在高分辨率生成方面的能力。
• 无需微调：与传统需要微调的方法不同，FreeScale不要求对预训练模型进行额外的调整或训练，即可实现高分辨率输出。
• 处理高频信息：FreeScale基于提取和融合不同尺度的信息，有效管理高频信息，减少生成内容中的重复模式和伪影。
• 多尺度信息融合：基于结合不同感受野尺度的信息，FreeScale优化局部和全局细节的生成，提升视觉内容的整体质量。
• 灵活控制细节级别：用户能根据需要调整不同区域的细节级别，实现更精细的视觉效果控制。

FreeScale的技术原理

• 定制自级联上采样：从纯高斯噪声开始，逐步去噪，用训练分辨率生成图像，基于上采样获得更高分辨率的图像。
• 受约束的膨胀卷积：为扩大卷积的感受野并减少局部重复问题，FreeScale在特定的网络层中用膨胀卷积。
• 尺度融合：在去噪过程中，调整自注意力层，使其同时具有全局和局部注意力结构，基于高斯模糊融合自全局注意力的高频细节和来自局部注意力的低频语义。
• 频率成分提取与融合：基于提取所需的频率成分并进行融合，优化高分辨率生成质量，减少高频信息引发的重复模式问题。
• 细节级别控制：调整生成细节的级别，基于缩放余弦衰减因子控制新生成细节的级别，实现对不同语义区域的细节进行差异化处理。

FreeScale的项目地址

• 项目官网：haonanqiu.com/projects/FreeScale
• GitHub仓库：https://github.com/ali-vilab/FreeScale
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.09626

FreeScale的应用场景

• 高质量图像生成：在艺术创作和数字娱乐领域，生成高分辨率的艺术作品、游戏纹理和3D模型的贴图。
• 视频内容制作：在电影和视频制作中，生成高分辨率的视频内容，提高视频质量，减少后期制作的成本和时间。
• 虚拟现实（VR）和增现实（AR）：在VR和AR应用中，生成高分辨率的虚拟环境和对象，提升用户体验。
• 广告和营销：创建吸引人的广告图像和视频，提高广告的视觉冲击力和吸引力。
• 社交媒体内容：社交媒体用户生成高分辨率的图片和视频，用在个人品牌建设或内容分享。