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HiDiffusion是由旷视科技（MEGVII Technology）和南开大学的研究团队联合开发的一种创新框架，旨在提升预训练扩散模型在生成高分辨率图像方面的创造力和效率。它通过无需额外训练的方式，显著提高了图像生成的分辨率和速度。

核心功能

• 高分辨率图像生成：HiDiffusion 能够将图像生成分辨率扩展到 4096×4096，甚至更高。
• 无需额外训练：直接使用预训练的扩散模型，无需进一步训练或微调。
• 提高生成效率：相比于原始的扩散模型，HiDiffusion 显著减少了生成高分辨率图像所需的时间。
• 改善图像质量：通过调整特征图尺寸和优化自注意力机制，减少了物体重复和结构不合理的问题，提高了图像的细节丰富度和清晰度。
• 多分辨率支持：支持多种不同的高分辨率，如 1024×1024、2048×2048 等。
• 即插即用：只需一行代码即可轻松集成到现有的扩散模型流程中。
• 兼容性强：支持所有 SD 模型及其下游模型，如 Playground 等。

技术核心

1. Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)：通过动态调整特征图的大小，解决高分辨率图像生成中的对象重复问题。
2. Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)：通过优化窗口注意力机制，显著减少了计算量，提高了生成速度。

应用场景

• 艺术创作：生成高分辨率的视觉艺术作品，用于数字绘画、插画设计等。
• 广告和营销：快速生成吸引人的高分辨率广告图像，用于社交媒体、广告或印刷品。
• 游戏和电影制作：生成高质量的概念艺术和场景渲染图。
• 虚拟现实和增强现实：提供更加逼真的视觉效果。
• 时尚和服装设计：创造新的服装设计图样，快速预览服装的最终外观。

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