🌟 Inf-DiT: Upscale изображения до любого разрешения с помощью диффузионного трансформера с эффективным использованием памяти

Диффузионные модели показывают замечательные результаты при создании изображений. Однако из-за квадратичного увеличения памяти при генерации изображений сверхвысокого разрешения (например, 4096×4096) разрешение генерируемых изображений часто ограничивается 1024×1024.

Inf-DiT предлагает однонаправленный механизм внимания блоков, который может адаптивно регулировать затраты памяти во время процесса вывода и обрабатывать глобальные зависимости.

Комплексные эксперименты показывают, что этот метод демонстрирует отличную производительность при создании изображений сверхвысокого разрешения.
По сравнению с широко используемыми структурами UNet, Inf-Dit может 5-кратно сократить использование VRAM при генерации изображений размером 4096 × 4096.

Адаптацию для ComfyUI обещают к концу июля.

🟡 Arxiv
🖥 GitHub [ Stars: 298 | Issues: 12 | Forks: 12 ]
🟡 Модель (прямая загрузка)

#Upscale #DiT #Diffusers #Img2Img

@ai_machinelearning_big_data