2024年9月4日 · (2024-8-15) PASD-SDXL will be released soon. It surpasses the PASD-SD1.5 a lot. Stay tuned! (2024-7-1) Accepted by ECCV2024. A new version of our paper will be updated soon.

2023年8月28日 · By simply replacing the base diffusion model with a stylized one, PASD can generate diverse stylized images without collecting pairwise training data, and by shifting the base model with an aesthetic one, PASD can bring old photos back to life.

2024年5月17日 · 通过解决预训练的stableSR无法保持以及的问题，提出了一种像素感知稳定扩散(PASD)网络来实现图像的超分辨率和个性化。具体地，引入了像素感知的交叉注意模块，使扩散模型在像素级感知图像局部结构。

2024年10月22日 · 通过解决预训练的stableSR无法保持以及的问题，提出了一种像素感知稳定扩散(PASD)网络来实现图像的超分辨率和个性化。 具体地，引入了像素感知的交叉注意模块，使扩散模型在像素级感知图像局部结构。

2023年12月29日 · 团队提出了一个叫“像素感知稳定扩散（PASD）”的网络，旨在解决真实图像超分辨率（Real-ISR）的问题，并实现个性化的图像风格化。 传统的基于对抗性训练的Real-ISR方法在生成自然场景图像的真实纹理时，常常会引入不自然的视觉伪影。

PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目，专注于图像超分辨率和风格化处理。 该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本，同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。 PASD的核心优势在于其像素级的感知能力，可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。 (2024-8-15) PASD-SDXL 即将发布。 它远远超过了 PASD-SD1.5。 敬请期待！

2023年11月28日 · 通过使用一批风格图像微调个性化SD模型或从在线社区下载不同的个性化模型，PASD方法可以很容易地生成各种风格化的结果。 实验 训练细节. 给定一幅HQ图像，我们首先得到它的隐表示. z_0 。扩散算法对隐层图像逐步添加噪声，并产生一个含噪的隐空间编码. z_t

2024年2月28日 · We proposed a pixel-aware diffusion network, namely PASD, for realistic image restoration and personalized stylization. By introducing a pixel-aware cross attention module, PASD succeeded in perceiving image local structures in pixel-level and achieved robust and perceptually realistic Real-ISR results.

2023年12月26日 · 阿里巴巴与中国香港理工大学联手开发了一款名为 Pixel-Aware Stable Diffusion （PASD）开源的AI模型。 这一基于扩散模型的AI技术拥有老照片修复与个性化风格还原功能，并且支持风格化转换，让逝去的记忆焕发新机。 目前，PASD模型可以应用于多项任务，包括逼真图像超分辨率、老照片修复、个性化风格化以及图像着色。 在老照片修复方面，它能够还原照片中的细节和色彩，让老旧照片赋予新生。 在个性化风格化任务中，PASD模型可以根据用户需求对 …

pasd是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目，专注于图像超分辨率和风格化处理。 该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本，同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。