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古典人像丝滑切换,还都是 4 倍超分辨率水平,细节也就多了亿点点吧,眉毛发丝都根根分明。
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这就是最近在推特上火了 Stable Diffusion 视频版 2.0.
它能够通过 Real-ESRGAN 进行上采样,让生成画面达到 4 倍超分。
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要知道,之前 Stable Diffusion 生成的图像如果想要高清,还得自己手动提升分辨率。
现在直接二合一,在谷歌 Colab 上就能跑!
食用指南
Colab 上的操作非常简单,基本上就是傻瓜式按照步骤运行即可。
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需要注意的是,过程中要从个人 Hugging Face 账户中复制 token 登入。
拉取模型前,记得在 Hugging Face 上授权,否则会出现 403 错误。
搞定以上问题后,就能来用 Stable Diffusion 来生成高清视频了。
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生成一段视频需要给出 2 个提示词,然后设置中间的步数,以及是否需要上采样。
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中间步骤越多,生成所需的时间越长;同样上采样也会一定程度上加长生成时间。
还能直接用代码来跑,修改几个简单的参数就能搞定。
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除了线上模式外,该模型还支持本地运行,项目已在 GitHub 上开源。
注意需要额外安装 Real-ESRGAN。
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超分算法来自腾讯
简单来说,这次 Stable Diffusion 的变种版本就是把生成的图片,通过超分辨率方法变得高清。
Stable Diffusion 的原理,是扩散模型利用去噪自编码器的连续应用,逐步生成图像。
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一般所言的扩散,是反复在图像中添加小的、随机的噪声。而扩散模型则与这个过程相反 —— 将噪声生成高清图像。训练的神经网络通常为 U-net。
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不过因为模型是直接在像素空间运行,导致扩散模型的训练、计算成本十分昂贵。
基于这样的背景下,Stable Diffusion 主要分两步进行。
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首先,使用编码器将图像 x 压缩为较低维的潜在空间表示 z(x)。
其中上下文(Context)y,即输入的文本提示,用来指导 x 的去噪。
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它可以更有效地消除低分辩率图像中的振铃和 overshoot 伪影;
面对真实风景图片,能更逼真地恢复细节,比如树枝、岩石、砖块等。
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原理方面,研究人员引出了高阶退化过程来模拟出更真实全面的退化,它包含多个重复的经典退化过程,每个又具有不同的退化超参:
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下图为 Real-ESRGAN 进行退化模拟的示意图:
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采用的是二阶退化,具体可分为在模糊(blur)、降噪(noise)、resize、JPGE 压缩几个方面。
到训练环节,Real-ESRGAN 的生成器用的是 RRDBNet,还扩展了原始的 ×4 ESRGAN 架构,以执行 resize 比例因子为 ×2 和 ×1 的超分辨率放大。
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想要单独使用这种超分算法也不是问题。
在 GitHub 上下载该模型的可执行文件,Windows / Linux / MacOS 都可以,且不需要 CUDA 或 PyTorch 的支持。
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下好以后只需在终端执行以下命令即可使用:
./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png
值得一提的是,Real-ESRGAN 的一作 Wang Xintao 是图像 / 视频超分辨率领域的知名学者。
他本科毕业于浙江大学本科,香港中文大学博士(师从汤晓鸥),现在是腾讯 ARC 实验室(深圳应用研究中心)的研究员。
此前曾登顶 GitHub 热榜的项目 GFPGAN 也是他的代表作。
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One More Thing
前两天,大谷老师也发布了用 Stable Diffusion 生成了一组少女人像,效果非常奈斯。
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顺带让我们都完成了一下“阅女无数”的成就(doge)。
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Stable Diffusion 还能玩出哪些新花样?你不来试试吗?
Colab 试玩:
https://colab.research.google.com/github/nateraw/stable-diffusion-videos/blob/main/stable_diffusion_videos.ipynb
GitHub 地址:
https://github.com/nateraw/stable-diffusion-videos
Hugging Face 授权:
https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4
参考链接:
[1]https://twitter.com/_nateraw/status/1569315090314444802
[2]https://www.bilibili.com/video/BV1yd4y1g7Wz?spm_id_from=333.999.0.0