FaceChain写真开源项目插播：
最新 FaceChain支持多人合照写真、上百种单人写真风格，项目信息汇总：ModelScope 魔搭社区 。
github开源直达（觉得有趣的点个star哈。）：GitHub – modelscope/facechain: FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.
摘要
阿里巴巴最新自研的像素感知扩散超分模型已经开源，它把扩散模型强大的生成能力和像素级控制能力相结合，能够适应从老照片修复到AIGC图像超分的各种图像增强任务和各种图像风格，并且能够控制生成强度和增强风格。这项技术的直接应用之一是AIGC图像的后处理增强和二次生成，能够带来可观的效果提升。
论文&代码
论文链接：[arxiv]
背景介绍
随着大模型，特别是以文生图、ChatGPT为代表的AIGC大模型的快速发展，人工智能进入到发展的新时代和快车道。以文生图为例，基于大数据大模型训练的模型展示出惊人的生成能力，能够根据文本prompt输出逼真的自然图像，达到以假乱真的程度。创业公司StabilityAI基于latent diffusion框架训练并开源了Stable Diffusion（SD)文生图预训练模型，给普通大众接触和使用大模型的机会，其优越的性能也带来了学术研究和开源社区的热潮，在包括可控生成、个性化定义、图像编辑等等下游任务中都得到了广泛的应用和深刻的影响。本文着眼于底层视觉任务中的超分辨率与修复算法，这类任务需要特别倚重模型的生成能力以恢复栩栩如生、真实感的纹理细节，而这正是SD这一类的生成模型所擅长的，因此将SD应用到超分辨率任务正在成为一个研究热点，已经有包括LDM、StableSR等工作涌现，本文介绍了一种全新的基于SD生成先验的图像超分辨率和修复算法，在多个任务上都有着SOTA的表现。
先看看成品
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研究基础
在介绍图像超分辨率与修复之前，我们先回顾一下基于SD的可控图像翻译任务 (Image-to-Image Translation)，即给定一张控制图像如canny、pose、depth等生成出符合控制图像结构的结果。大规模文生图模型如SD我们可以理解为具备了生成自然界任意图像的能力，那么可控图像翻译任务本质上就是要在SD的潜空间中找到符合控制图像的结果，所以代表性工作如ControlNet、T2I-Adapter等都是通过引入额外的分支网络，将控制条件引入到SD主网络中，实现其潜能的激发。超分辨率任务和图像翻译本质上是一样的，都是Image-to-Image的mapping，但不同的是，超分辨率任务的控制条件是一张低分辨率的图像，期待输出的结果需要与这张低分辨率图像做到像素层面上的对应，因此是一种更强约束的图像翻译。考虑到这一点，我们可以从前人的工作如ControlNet中得到启发。一个初步的想法就是直接拿ControlNet来做超分，但遗憾的是，实验发现，用ControlNet做超分，往往做不到像素级的精确控制，会出现输出高清图与输入低清图存在语义结构上差异，如下图所示：
这主要是因为ControlNet只采用了加的方式传入控制条件信息，而这种方式的控制相对较弱，达不到像素级的感知。
我们的方法
PACA模块
所以我们核心要解决的问题就是如何强化SD对像素级控制信息的感知。我们设计的主要框架图如下：
与ControlNet采用的简单的加的方式不同，我们引入特别的Pixel-Aware Cross Attention (PACA) 模块来强化像素级信息的传输，其形式与经典的cross attention类似：
其中Q的来源是SD得到的特征x，而Q和V则是来源于类ControlNet分支网络得到的特征y。这里的y与x有着完全相同的size，我们会把y映射成长度为h*w的embedding。这里的长度h*w蕴含了像素级的信息，因为类ControlNet分支没有使用VAE中的encoder，我们认为y依然保留着控制图像原始的像素信息。正因为此，我们认为PACA强化了像素级信息的感知能力。
降质去除模块
特别的对于真实超分场景，因为输入低清图像往往存在着各类的降质因素，而我们希望基于SD的模块专注于生成能力，所以引入了一个前置的Degradation Removal模块来对真实降质图像做一个简单的去degradations的操作，我们的实验也发现这样的结构有利于改善真实超分的效果。
High-Level信息
为了进一步的增强超分和修复的效果，我们实验发现high-level的语义信息往往对结果有正向的助益，所以我们引入分类、检测、图像打标等网络来提供额外的语义信息，并将这些信息结构化整理成文本prompt输入到SD中。同时，根据Classier-free Guidance理论，我们引入一些负向prompt包括noisy、blurry、lowres等，实验也表明这些信息的因素对结果也有帮助。
实验结果
图像超分辨率
我们在多个合成和采集的benchmark上验证了我们的算法，在多项指标上有着SOTA的表现：
在视觉对比实验中也有类似的发现：
自定义风格化
除了超分辨和修复任务之外，我们还发现，通过切换基模，我们的算法能够方便的实现任意的风格变换：
这本质上是把Image-to-Image mapping与stylization的生成能力分开，我们引入的分支网络解决pixel-wise的image-to-image mapping，而基模解决stylization的生成。这打开了图像风格化的一个全新思路。
图像上色
因为我们提出的算法本质上是一个Pixel-Aware的图像翻译，因此它适合于任意的相关任务，包括图像上色等。我们也在图像上色任务中进行了训练，初步的实验也显示了优于SOTA的效果：
参考文献
Robin Rombach and Andreas Blattmann and Dominik Lorenz and Patrick Esser and Björn Ommer. High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. Arxiv. 2021.
Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala. Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models. Arxiv. 2023.
Chong Mou, Xintao Wang, Liangbin Xie, Yanze Wu, Jian Zhang, Zhongang Qi, Ying Shan, Xiaohu Qie. T2I-Adapter: Learning Adapters to Dig out More Controllable Ability for Text-to-Image Diffusion Models. Arxiv. 2023.
Wang, Jianyi and Yue, Zongsheng and Zhou, Shangchen and Chan, Kelvin CK and Loy, Chen Change. Exploiting Diffusion Prior for Real-World Image Super-Resolution. Arxiv. 2023.
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