好消息，近日字節(jié)跳動推出了一種新型工具——分辨率適配器 ResAdapter，這個工具旨在解決在使用Stable Diffusion等文本到圖像模型生成超出訓練分辨率的圖像時出現的肢體異常和畫面崩壞問題。

ResAdapter能夠與現有的IPadapter和Controlnet模型兼容，并且可以直接生成動態(tài)分辨率的圖像，提高了圖像處理的效率。

項目簡介中提到，盡管像Stable Diffusion這樣的模型能夠創(chuàng)造出高質量的圖像，但在生成非訓練分辨率的圖像時存在限制。ResAdapter通過利用廣泛的分辨率先驗，即使只有0.5M的容量，也能生成高分辨率且保持原有風格的圖像。

ResAdapter在提高分辨率方面與擴散模型配合得很好，并且可以與其他模塊兼容，用于創(chuàng)建不同分辨率的圖像。

項目介紹地址：res-adapter.github