🌟 Diffusion-4K – это новый инструмент для синтеза изображений в 4K.

Модель text-to-image генерирует фотореалистичные изображения с высоким уровнем детализации и точно следует заданным промптам.

Алгоритм синтеза изображений в рамках Diffusion-4K работает следующим образом:​

🟢Обучение модели: Используется латентная диффузионная модель, такая как SD3-2B или Flux-12B, которая предварительно обучена на изображениях более низкого разрешения.​

🟢Wavelet-based дообучение: Модель дообучается на 4K-изображениях с применением вейвлет-преобразования.
Wavelet-based Fine-tuning – это метод, который использует вейвлет-преобразование для разложения данных (например, изображений) на составляющие с разными частотными характеристиками, после чего проводится дополнительное обучение модели с акцентом на восстановление высокочастотных деталей.
Это позволяет модели фокусироваться на высокочастотных компонентах изображения, улучшая детализацию и качество синтезируемых изображений.​

🟢Генерация изображений: После дообучения модель способна генерировать фотореалистичные 4K-изображения на основе текстовых описаний, обеспечивая высокую точность и соответствие заданным текстовым промптам.​

Алгоритм сочетает в себе предварительное обучение на низких разрешениях и специализированное дообучение на высококачественных 4K-изображениях и позволяет получать качественные генерации на выходе.

Также разработчики выложили Aesthetic-4K – датасет на 10.2 GB отобранных вручную изображений с описаниями к ним, сгенерированными GPT-4o.

🟢 Github
🟢 Flux wavelet
🟢 Dataset
🟢 Статья

@ai_machinelearning_big_data

#ml #ai #4k #imagegenerator