还在为模糊不清的照片烦恼吗?一款名为InvSR的全新图像超分辨率工具横空出世,它能以极简的处理步骤,让图像瞬间变得清晰锐利。这款工具的强大之处在于,它利用了大型预训练扩散模型中蕴藏的丰富图像先验知识,实现了高效且高质量的图像分辨率提升。


还在为模糊不清的照片烦恼吗?一款名为InvSR的全新图像超分辨率工具横空出世,它能以极简的处理步骤,让图像瞬间变得清晰锐利。这款工具的强大之处在于,它利用了大型预训练扩散模型中蕴藏的丰富图像先验知识,实现了高效且高质量的图像分辨率提升。

近日,研究团队发布了一项新的图像超分辨率(SR)技术,该技术基于扩散反演(Diffusion Inversion),旨在通过充分利用大型预训练扩散模型中的图像先验信息,提升图像的分辨率和清晰度。这项研究由来自不同学术机构的三位学者共同完成,他们的目标是为图像超分辨率领域带来新的突破。在这项技术中,研究者们设计了一种名为 “部分噪声预测”(Partial noise Prediction)的策略,该策略通过构建扩散模型的中间状态作为起始采样点。这一核心方法依赖于一个深度噪声预测器,该预测器能够为
近日,一款名为AuraSR的全新图像超分辨率模型引起了人工智能界的广泛关注。该模型由Fal AI公司开发,基于Adobe最新发布的GigaGAN论文,采用生成对抗网络(GAN)技术,能够在极短时间内将图像分辨率大幅提升。
近年来,随着人工智能和计算机视觉技术的迅猛发展,人与计算机之间的交互变得越来越生动和富有表现力。尤其是在动画制作领域,如何实现基于静态图像生成动态视频一直是研究的热点。近日,一项名为 “DisPose” 的新技术应运而生,它通过解耦姿态指导,实现了更加可控的人物图像动画效果。简单的说,DisPose实现了输入动作视频和参考人物,可以让参考人物实现视频里的动作。DisPose 技术的核心在于其对传统稀疏姿态信息的重构与利用。传统方法多依赖于稀疏的骨骼姿态指导,这在
近年来,从语音助手到自动驾驶技术,AI已深入到生活的方方面面。然而,AI技术的广泛应用也带来了一些潜在的风险,其中深度伪造技术引发了社会关注。深度伪造技术利用算法生成高度逼真的虚假内容,通过学习大量真实数据,生成与人物或场景极为相似的视频或图像。尽管这一技术展示了AI的强大,但也滋生了欺诈行为。例如,近期出现了冒用张文宏医生形象和声音进行直播带货的事件。伪造视频中,合成人像宣称某产品,致使超过1200件商品售出。此事引发张文宏医生和社会公众的强
随着人工智能的不断进步,创新与可持续发展之间的平衡成为了一项重要挑战。最近,OpenAI 推出了其最新的 AI 模型 o3,这是迄今为止最强大的模型。然而,除了运行这些模型的成本外,其对环境的影响也引起了广泛关注。一项研究显示,每个 o3任务大约消耗1,785千瓦时的电能,这相当于一个美国普通家庭在两个月内的用电量。根据 Salesforce 的 AI 可持续发展负责人 Boris Gamazaychikov 的分析,这一电能消耗大约对应684千克的二氧化碳当量排放,这与五箱满油的汽油的碳排放量相当。o3的高计算