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PixelDiT
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PID 方法提升 Krea 2 图像生成质量
一种名为 PID（Pixel Diffusion）的新方法已被开发出来，用于提高 Krea 2 的图像生成质量，Krea 2 之前使用了一个效果不佳的 VAE。PID 直接在像素空间解码图像，绕过了 VAE，从而增强了细节、色彩和对比度。此方法需要大量的 VRAM，并且必须禁用 SageAttention 以避免生成黑图。
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ComfyUI-PiD 更新增加了原生模型支持和 FP8 精度
ComfyUI 的一个自定义节点 ComfyUI-PiD 已更新，支持原生 PixelDiT/PiD 模型加载和 FP8 精度。此次更新消除了对旧加载方法的依赖，并与 ComfyUI 的原生模型文件夹集成。新功能包括一个仅图像的平铺放大器节点，以及对 SD3、SDXL 和 Qwen-Image 等各种骨干网络的支持，并附带即用型示例工作流。
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New Diffusion Transformers Advance Image Generation and Transmission
研究人员正在开发新的扩散 Transformer 模型，用于先进的图像生成和传输。其中一种方法 DDM-SSCC，将扩散语言模型应用于无损像素级图像传输，在噪声信道条件下表现优于现有方法。另一个模型 HyperDiT，通过连接语义和像素流形，利用超连接跨尺度交互来实现高保真像素生成。此外，PixelDiT，一个拥有 13 亿参数的模型，提供无 VAE 的文本到图像生成功能，并支持图像编辑和各种宽高比。