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image scaling
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SPARK方法增强了用于图像超分辨率的冻结DiT模型
研究人员开发了SPARK，一种使用冻结的Diffusion Transformer (DiT) 模型增强图像超分辨率的新颖方法。SPARK通过在线激活排序程序识别并调制少量主导内部通道，以提高保真度和感知质量。这种轻量级方法通过预测有界逐通道仿射变换来实现，仅需优化一个基于低分辨率VAE潜在变量的条件预测器，同时保持主要的SR骨干网络和VAE冻结。在多个数据集上的多个基于DiT的SR模型上进行的实验表明，无需对整个网络进行微调即可获得…
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RFMSR框架利用残差流匹配增强图像超分辨率
研究人员推出了一种新颖的图像超分辨率框架RFMSR，该框架利用残差流匹配。与先前从高斯先验进行传输的方法不同，RFMSR将源分布集中在低质量的潜在图像上，保留了结构信息并减小了传输距离。这种方法结合两阶段训练策略，可以在不牺牲多步精炼能力的情况下实现高质量的单步生成。实验表明，RFMSR的性能与现有最先进的方法相当或更优。
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Stable Diffusion工作流现已在iPhone上本地运行
一款名为PhoneDiffusion的新应用程序允许用户在iPhone上完全运行类似于ComfyUI的Stable Diffusion工作流。这使得文本到图像、图像到图像、背景移除和放大等图像生成任务可以在设备上进行。该应用程序已在iPhone 17上进行了测试，运行速度很快，在较旧的iPhone 12上也能正常运行，尽管速度较慢。