AIGC基础模型——扩散模型（Diffusion Model）
扩散模型的基础理论源自非平衡热力学，其定义了扩散步骤的马尔科夫链。通过逐渐添加噪声，扩散模型能够学习逆扩散过程，从而在图像处理中去除噪声。这一模型的核心特点在于分为前向与反向过程。在前向过程中，模型逐步引入噪声；而在反向过程中，模型则从噪声中恢复数据。通过破坏训练数据中的噪声，扩散模型能够学习逆转过程，最终生成更为连贯的图像。 在实际应用中，扩散模型展现出了卓越的性能，涵盖了多个领域。其中之一.....
社区供稿 | AIGC图像分辨率太低？快来试试像素感知扩散超分模型，你想要的细节都在这里！
论文&代码论文链接https://arxiv.org/abs/2308.14469?spm=a2c6h.12873639.article-detail.7.46318554X4fIr5&file=2308.14469代码链接PASD_image_super_resolutionshttps://www.modelscope.cn/models/damo/PASD_image_su....
AIGC图像分辨率太低？快来试试像素感知扩散超分模型，你想要的细节都在这里
论文&代码论文链接：[arxiv]代码：[魔搭社区][github]背景介绍随着大模型，特别是以文生图、ChatGPT为代表的AIGC大模型的快速发展，人工智能进入到发展的新时代和快车道。以文生图为例，基于大数据大模型训练的模型展示出惊人的生成能力，能够根据文本prompt输出逼真的自然图像，达到以假乱真的程度。创业公司StabilityAI基于latent diffusion框架训练并....
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