Jul, 2023

ResShift: 图像超分辨率的高效扩散模型通过残差移动

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TL;DR为解决扩散图像超分辨率方法的低推理速度和性能下降问题，我们提出了一种新颖和高效的扩散模型，通过减少扩散步骤的数量，消除了推理过程中的加速要求以及性能恶化，并通过在高分辨率图像和低分辨率图像之间转移残差来显著提高转换效率。实验显示，该方法在合成和真实数据集上均能获得优秀或至少相当于当前最先进方法的性能，即使只使用 15 个采样步骤。
image super-resolutiondiffusion-based methodsacceleration sampling techniquesmarkov chainnoise schedule
发现论文，激发创造
  • 图像恢复的高效扩散模型：残差位移

    通过建立马尔可夫链以提高高质量图像和低质量图像之间转换的效率，并通过精心设计的噪声方案灵活控制扩散过程中的转移速度和噪声强度，本研究提出了一种新的高效扩散模型用于图像恢复，表现优越或可媲美现有的方法，甚至只需进行四步采样。

    Mar, 2024

  • SinSR: 单步扩散图像超分辨率

    提出了一种名为 SinSR 的简单而有效的方法，通过仅需要一步推断即可生成超分辨率图像，同时利用新的一致性保持损失，以实现比之前最先进方法和教师模型更优的性能和高达 10 倍的推断加速。

    Nov, 2023

  • 利用扩散先验进行实际图像超分辨率

    本文介绍了一种新的方法，利用预先训练的文本到图像扩散模型中所包含的先前知识来实现盲超分辨率，并通过引入可控特征包装模块和渐进聚合采样策略来克服扩散模型固定尺寸的限制，实现对任何大小分辨率的适应，并在综合评估中展示了该方法在超分辨率领域的优越性。

    May, 2023

  • SRDiff：扩散概率模型单图超分辨率

    本文提出一种基于扩散概率模型的单幅图像超分辨率方法，通过优化数据可能性的变分下界进行模型训练，并通过引入残差预测以加速收敛。该方法在 CelebA 和 DIV2K 数据集上进行了实验验证，实验结果表明，该方法在性能上领先以往的方法，并具有生成丰富细节的不同超分辨率结果、小型化、灵活的图像操作等优点。

    Apr, 2021

  • 通过隐式扩散实现图像超分辨率：一种基于采样空间混合模型的专家和频率增强解码器方法

    通过使用扩展的预训练文本图像模型进行扩散先验处理，本研究提出了基于频率补偿模块和样本空间多专家混合（SS-MoE）的潜在空间方法，以提高图像超分辨率的性能。

    Oct, 2023

  • 一步有效扩散网络的现实世界图像超分辨率

    我们提出了一种一步有效扩散网络（即 OSEDiff），用于实际图像超分辨率（Real-ISR）问题，通过利用给定的低质量（LQ）图像作为起始点进行扩散，消除了随机噪声采样引入的不确定性，以实现高质量（HQ）图像的生成。

    Jun, 2024

  • 加速的条件扩散模型用于单图超分辨率

    本研究提出了一种名为 ACDMSR（accelerated conditional diffusion model for image super-resolution）的新型扩散模型，通过预先训练的 SR 模型提供给定 LR 图像的条件图像来实现优秀的超分辨率结果，从而在可实践的场景中生成更具视觉逼真感的低分辨率图像。

    Jul, 2023

  • CasSR: 激活图像力量的真实世界图像超分辨率

    通过级联扩散控制模型和多重注意机制，本研究提出了一种图像超分辨率方法，其目标是从降质版本中生成高质量、清晰的图像。研究结果表明该方法在提高图像还原的准确性和真实性方面非常有效和优越。

    Mar, 2024

  • 提高内容一致超分辨率扩散模型的稳定性

    通过采用扩散模型来改善图像结构以及利用生成对抗训练来增强图像细节，我们提出了一种名为内容一致超分辨率（CCSR）的方法，大大减少了基于扩散先验的超分辨率的随机性，提高了超分辨率输出的内容一致性并加速了图像生成过程。

    Dec, 2023

  • 利用扩散模型进行爆炸式超分辨率以提高感知质量

    通过扩展扩散模型，提出了一种基于爆发低分辨率图像的高分辨率图像重建方法，能够改善感知质量指标的分数。

    Mar, 2024