# 图像质量

SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型，用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐，实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑，并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题，通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型，并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”，然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。

PanoFree是一种创新的全景多视图图像生成技术，它通过迭代变形和上色解决了一致性和累积误差问题，无需额外的调优。该技术在实验中显示出显著的误差减少，提高了全局一致性，并在不增加额外调优的情况下提升了图像质量。与现有方法相比，PanoFree在时间和GPU内存使用上效率更高，同时保持了结果的多样性。

Clipdrop Image upscaler 作为一个小工具，可以提高压缩图像的图像质量。其主要优点包括快速升级图像质量、提供多种图像处理功能、简单易用。背景信息包括产品定位为提高图像质量的工具。

UniFL是一个项目，旨在提升生成模型质量和加速推理速度。它通过感知反馈学习、解耦反馈学习和对抗性反馈学习三个关键组件，有效解决了当前扩散模型存在的图像质量、美学吸引力和推理速度等问题。经过实验验证和用户研究，UniFL在多个扩散模型上展现出显著的性能提升和强大的泛化能力。

TextCraftor是一种创新的文本编码器微调技术，能够显著提升文本到图像生成模型的性能。通过奖励函数优化，它改善了图像质量与文本对齐，无需额外数据集。

StreamingT2V 是一种先进的自回归技术，可以创建具有丰富动态运动的长视频，没有任何停滞。它确保视频中的时间一致性，与描述性文本紧密对齐，并保持高帧级图像质量。

该论文提出了对图像生成模型进行评估的新指，提出了 Frechet Inception Distance (FID) 指标存在的问题，并提出了一种新的评估指标 CMMD。通过大量实验证明，FID 指标对文本到图像模型的评估可能不可靠，而 CMMD 指标可以更可靠地评估图像质量。