HiDiffusion
https://arxiv.org/abs/2311.17528HiDiffusion: Unlocking High-Resolution Creativity and Efficiency in Low-Resolution Trained Diffusion Models
Stable Diffuisonで破綻なく高解像度画像を生成できるようにする
Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)
https://gyazo.com/0fd582ba00748a81a7f8a6a169a07c69
通常のU-Netのサンプラーは、画像の解像度に関係なく同じサイズの特徴マップを生成する
RAU-Netは畳み込みの受容野に応じて特徴マップの大きさを動的に調整する
受容野が大きいと、画像の大域的な特徴を捉えることができます。受容野が小さいと、画像の局所的な特徴を捉えることができます。
ちょっと複雑なDeep Shrink Hires.fix？nomadoor.icon
Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)
実装
https://github.com/florestefano1975/ComfyUI-HiDiffusionflorestefano1975/ComfyUI-HiDiffusion