首次实现8K图像生成！FreeScale让扩散模型解锁更高分辨率！| 南洋理工&阿里&复旦

文章主旨：

FreeScale 推理范式通过多尺度信息融合，无需微调即可实现高分辨率视觉内容生成，并显著提升图像和视频质量。

关键要点：

• FreeScale 解决了高分辨率生成中的重复模式和低质量问题，首次实现8K分辨率图像生成。
• 利用多尺度信息处理和频率成分提取与融合，优化高分辨率视觉内容的质量。
• 采用定制化自级联超分辨率框架和受约束的膨胀卷积，确保视觉结构的一致性。
• 通过尺度融合技术平衡局部和全局细节，避免伪影和重复现象的出现。
• 实验结果表明 FreeScale 在图像和视频生成任务中均优于现有方法，推理时间短且质量指标表现卓越。

内容结构：

• 问题背景：现有视觉扩散模型在高分辨率生成方面存在重复模式和质量退化问题，难以生成高保真内容。
• 提出方案：FreeScale 推理范式通过多尺度信息处理和频率融合，无需微调即可实现高分辨率图像和视频生成。
• 技术特点：
  • 定制化自级联超分辨率：逐步提升分辨率，保持视觉结构一致性。
  • 受约束的膨胀卷积：避免重复对象生成，增强局部和全局细节表现。
  • 尺度融合：结合局部与全局信息，优化细节表现并消除伪影。
• 实验与比较：
  • 实验设置：基于开源模型 SDXL 和 VideoCrafter2，评估图像和视频生成性能。
  • 评价指标：包括 FIDc、KIDc 和 FVD，测试动态性与美学质量。
  • 结果：FreeScale 在定性和定量评估中表现优越，生成内容质量高且推理时间短。
• 结论：FreeScale 有效解决了高分辨率生成中的挑战，超越现有方法，展示了前所未有的视觉质量。

文章总结：

FreeScale 展现了高分辨率视觉内容生成领域的突破性进展，具有广泛的应用潜力，适合进一步探索和推广。

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