論文の概要: DemoFusion: Democratising High-Resolution Image Generation With No $$$

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16973v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 02:15:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:37:59.103137
• Title: DemoFusion: Democratising High-Resolution Image Generation With No $$$
• Title（参考訳）: デモフュージョン:高解像度画像生成を$$$なしで民主化
• Authors: Ruoyi Du, Dongliang Chang, Timothy Hospedales, Yi-Zhe Song, Zhanyu Ma
• Abstract要約: 生成人工知能(GenAI)による高解像度画像生成は大きな可能性を秘めているが、訓練に必要な巨額の資本投資のため、少数の大企業に集中化が進んでいる。 本稿では,ハイレゾ世代のフロンティアを広範に確保しつつ,高レゾリューションなGenAIのフロンティアを前進させることにより,高レゾリューションなGenAIの民主化を目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.38688090593867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-resolution image generation with Generative Artificial Intelligence (GenAI) has immense potential but, due to the enormous capital investment required for training, it is increasingly centralised to a few large corporations, and hidden behind paywalls. This paper aims to democratise high-resolution GenAI by advancing the frontier of high-resolution generation while remaining accessible to a broad audience. We demonstrate that existing Latent Diffusion Models (LDMs) possess untapped potential for higher-resolution image generation. Our novel DemoFusion framework seamlessly extends open-source GenAI models, employing Progressive Upscaling, Skip Residual, and Dilated Sampling mechanisms to achieve higher-resolution image generation. The progressive nature of DemoFusion requires more passes, but the intermediate results can serve as "previews", facilitating rapid prompt iteration.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)による高解像度画像生成は、大きな可能性を持っているが、トレーニングに必要な巨額の資本投資のため、少数の大企業に集中化され、ペイウォールの後ろに隠れている。 本稿では,ハイレゾ世代のフロンティアを広範に確保しつつ,高レゾリューションなGenAIを民主化することを目的とする。 既存の潜在拡散モデル (LDM) は高解像度画像生成のための未解決ポテンシャルを有することを示す。 新しいdemofusionフレームワークはオープンソースのgenaiモデルをシームレスに拡張し,プログレッシブアップスケーリング,スキップ残差,拡張サンプリング機構を用いて高分解能画像生成を実現する。 DemoFusionのプログレッシブな性質はより多くのパスを必要とするが、中間結果は"プレビュー"として機能し、迅速な反復を容易にする。

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