1. チュートリアルの概要

Chain-of-Zoom（CoZ）は、KAIST AI研究チームが2025年5月26日にリリースしたチェーンスケーリングフレームワークです。このフレームワークは、指定された限界をはるかに超える拡大が必要な場合に、最新の単一画像超解像（SISR）モデルが失敗するという問題に対処します。CoZフレームワークにカプセル化された標準的な4倍拡散SRモデルは、高い知覚品質と忠実度を維持しながら、256倍を超える拡大率を実現できます。関連論文の結果は次のとおりです。 Chain-of-Zoom: スケール自己回帰と選好アライメントによる超解像 。

このチュートリアルで使用されるコンピューティング リソースは、デュアル カード RTX 4090 です。

2. エフェクト表示

3. 操作手順

1. コンテナを起動します

2. 使用手順

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、2〜3分ほど待ってページを更新してください。

具体的なパラメータ:

• 入力画像: 入力画像。
• 色合わせ方法:
  • ウェーブレット: 色補正は実行されません。
  • adain: 適応インスタンス正規化による色補正。
  • nofix: より細かい色補正を行うためにウェーブレット変換を使用します。

結果 

4. 議論

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

引用情報

Githubユーザーに感謝 スーパーヤン  このチュートリアルの展開。このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@article{kim2025chain,
  title={Chain-of-Zoom: Extreme Super-Resolution via Scale Autoregression and Preference Alignment},
  author={Kim, Bryan Sangwoo and Kim, Jeongsol and Ye, Jong Chul},
  journal={arXiv preprint arXiv:2505.18600},
  year={2025}
}