通过重新扩张限制性卷积感知域以及引入分散卷积和抑噪无监督引导的方法，无需任何训练或优化，实现了超高分辨率图像生成，并解决了物体重复和不合理结构的问题，表现出卓越的性能。此外，该方法还提示了低分辨率训练模型可以直接用于高分辨率图像生成的可能性，为未来的超高分辨率图像合成研究提供了新的思路。

Oct, 2023

通过在采样过程中添加单个项，不需要额外的训练或依赖外部模型，我们提出了升采样引导技术，将预先训练的扩散模型（如 $512^2$）适应于生成更高分辨率的图像（如 $1536^2$）。我们发现合适的引导尺度选择可以改善图像质量、保真度和快速对齐。

Apr, 2024

研究表明，变化尺寸的数据可以更好地利用多分辨率训练，新的基于连续比例尺的训练方法可使用原始分辨率大小的图像数据和连续坐标取样生成高分辨率图像，并在自然图像数据集上获得更好的实验结果。

Apr, 2022

本文提出了一种新颖的自级联扩散模型，通过利用低分辨率模型的丰富知识快速适应高分辨率图像和视频生成，使用无需调优或廉价上采样器调优范例。该自级联扩散模型整合了一系列多尺度上采样器模块，可以有效地适应更高的分辨率，保持原始组合和生成能力。我们进一步提出了一种基于中心引导的噪声重新调度策略，以加快推理过程并提高局部结构细节。与完全微调相比，我们的方法在训练速度上提高了 5 倍，并且仅需要额外的 0.002M 调优参数。广泛的实验表明，我们的方法可以通过仅仅进行 10k 步的微调，快速适应更高分辨率的图像和视频合成，几乎不需要额外的推理时间。

Feb, 2024

本研究使用大规模的文本到图像扩散模型对分类条件模型进行微调，进而在 ImageNet 分类准确性得分上实现了显著的提升，证明了利用自然图像模型进行生成数据增强的可行性。

Apr, 2023

该研究探讨了图像合成模型的细粒度、连续控制，提出了一种新的语义扩散引导统一框架，可以注入预训练的无条件扩散模型的语言或图像指导，并在 FFHQ 和 LSUN 数据集上进行了实验。

Dec, 2021

我们提出了一种非常简单的贪婪生长方法，用于稳定训练大规模、高分辨率模型的像素级图像扩散模型，避免了级联超分辨率组件的需求。实现这一目标的关键在于仔细预训练核心组件，即负责文本到图像对齐和高分辨率渲染的组件。在利用核心模型进行扩展的基础上，我们提出了一种贪婪算法，将架构扩展到高分辨率端到端模型，同时保持预训练表示的完整性，稳定训练过程，并减少对大规模高分辨率数据集的需求。这使得我们能够生成高分辨率图像的单阶段模型，而无需超分辨率级联。我们的主要结果基于公共数据集，表明我们能够训练出高达 80 亿参数的非级联模型，而无需进一步的正则化方案。Vermeer 是我们的完整管道模型，使用内部数据集训练以生成 1024x1024 图像，在 SDXL 上，相较于人类评估者的 21.4％，它被 44.0％的评估者选择。

May, 2024

本文提出了一种 ReDiffuser 图片修复模型，该模型使用自动生成的描述来完成图片编辑，利用再生学习和交叉注意力向导实现图片对形状的一致性保留，并引入一种协作更新策略，提高图片修复的质量和一致性。实验结果表明，该方法在真实和合成图片编辑方面优于现有方法。

May, 2023

本文介绍了一种新的方法，利用预先训练的文本到图像扩散模型中所包含的先前知识来实现盲超分辨率，并通过引入可控特征包装模块和渐进聚合采样策略来克服扩散模型固定尺寸的限制，实现对任何大小分辨率的适应，并在综合评估中展示了该方法在超分辨率领域的优越性。

May, 2023

从高分辨率图像生成、降低重复模式和结构变形等问题出发，本研究通过引入频域分析的无需训练的创新方法 FouriScale 来解决这些挑战。通过替换预训练扩散模型中的原始卷积层，并结合扩张技术和低通操作，以实现结构一致性与比例一致性。通过填充和裁剪策略对其进行进一步增强，我们的方法能够灵活地处理各种纵横比的文本图像生成。通过 FourScale 的指导，我们的方法成功地平衡了生成图像的结构完整性和保真度，实现了任意大小、高分辨率、高质量的生成，并为未来超高分辨率图像合成的探索提供了有价值的见解。

Mar, 2024