HiDiffusion 是一个无需调整的高分辨率图像生成框架，该项目由来自MEGVII科技和字节跳动的研究团队开发，专为提高预训练扩散模型在高分辨率图像合成中的创造力和效率而设计。它通过改进网络结构和计算方法，允许扩散模型高效地生成超越训练数据分辨率的图像，同时显著减少生成时间。
它解决了什么问题？
在生成非常清晰、详细的图像时，常常会出现一些重复的图像元素，这让图片看起来不够自然。HiDiffusion 可以解决这个问题，让图片看起来更加真实和自然。同时，它还能加快图片的生成速度，这意味着制作出高质量图像所需的时间更短。
1. 对象重复问题： 在生成高于训练分辨率的图像时，预训练的扩散模型会遇到对象重复的问题。HiDiffusion 通过调整网络内部的特征图尺寸来匹配正确的卷积接受场，解决了这一问题。
2. 推理效率低下： 在高分辨率图像合成时，传统扩散模型的推理速度缓慢。HiDiffusion 引入了一种优化的自注意力机制，显著提高了模型的推理速度，使其在实际应用中更加可行。
关键成就
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via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)
