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摘要：
使用生成性人工智能(GenAI)生成高分辨率图像具有巨大的潜力，但由于培训所需的巨额资本投资，它越来越集中在少数几家大公司，并隐藏在付费墙后面。 本文旨在通过推进高分辨率生成的前沿来实现高分辨率GenAI的民主化，同时保持对广泛受众的可访问性。我们证明了现有的潜在扩散模型(LDM)在生成更高分辨率图...
使用生成性人工智能(GenAI)生成高分辨率图像具有巨大的潜力，但由于培训所需的巨额资本投资，它越来越集中在少数几家大公司，并隐藏在付费墙后面。
本文旨在通过推进高分辨率生成的前沿来实现高分辨率GenAI的民主化，同时保持对广泛受众的可访问性。我们证明了现有的潜在扩散模型(LDM)在生成更高分辨率图像方面具有尚未开发的潜力。
我们新颖的DemoFusion框架无缝扩展了开源的GenAI模型，使用了渐进式放大、跳过残差和膨胀采样机制来实现更高分辨率的图像生成。DemoFusion的渐进性需要更多的遍历，但中间结果可以作为“预览”，便于快速快速迭代。
数据统计
数据评估
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