AuraSR：基於 GAN 的超解析度影象處理模型，提升生成影象的質量
AuraSR 是基於 GAN 的 Super-Resolution 模型，透過影象條件化增強技術，提升生成影象的質量。該模型採用 GigaGAN 論文的變體實作，並使用 Torch 框架。AuraSR 的優勢在於能夠有效提高影象的解析度和質量，適用於影象處理領網域。
Magnific AI：影象放大、增強和轉換工具，一鍵提升影象解析度，更清晰有質感
Magnific AI是一個使用生成式AI技術實現極高解析度影象上標的工具。它不僅可以實現極高解析度,還可以根據使用者的提示和引數新增更多細節。該工具可用於提高肖像、插圖、影片遊戲資產、風景照片等的解析度和細節。
Upscale-A-Video：影片超解析度擴充套件模型
Upscale-A-Video是一個基於擴散的模型，透過將低解析度影片和文字提示作為輸入來提高影片的解析度。該模型透過兩個關鍵機制確保時間上的一致性：在區域性，它將時間層整合到U-Net和VAE-Decoder中，保持短序列的一致性；在全域性，引入了一個流引導的循環潛在傳播模組，透過在整個序列中傳播和融合潛在資訊來增強整體影片的穩定性。由於擴散正規化，我們的模型還透過允許文字提示指導紋理建立和可調噪聲水平來平衡恢復和生成，實現了保真度和質量之間的權衡。大量實驗證明，Upscale-A-Video在合成和真實世界基準以及AI生成的影片中均超越了現有方法，展現出令人印象深刻的視覺逼真和時間一致性。