We propose super-resolution neural operator (SRNO), a deep operator learning
framework that can resolve high-resolution (HR) images at arbitrary scales from
the low-resolution (LR) counterparts. Treating the LR-H
本文介绍了可探索超分辨率的任务，并提出了一个框架，包括带有神经网络后端的图形用户界面，允许编辑 SR 输出以探索丰富的 HR 对低分辨率输入的解释。该框架的核心是一个新颖的模块，可以包装任何现有的 SR 网络，并在其下采样时保证其 SR 输出与 LR 输入精确匹配，同时可以用于处理与网络训练不同的模糊核。