提出了一种名为 DiffMSR 的高效扩散模型，用于多对比度磁共振成像的超分辨率重建，通过在高度紧凑的低维潜空间中应用扩散模型生成高频详细信息的先验知识，并设计了 PLWformer 作为解码器，使重建的 MR 图像保持无失真。在公共和临床数据集上的大量实验表明，DiffMSR 优于现有方法。

Apr, 2024

通过使用扩散模型（DMs）生成一系列可能的超分辨率图像，结合人类反馈来确定最可信的解决方案，以解决超分辨率问题中的可靠性和模糊性。实验结果表明，这种策略相较于现有的超分辨率方法提供了更可靠的解决方案。

Feb, 2024

本综述主要介绍了最近视觉领域中扩散模型的进展，特别是那些影响扩散模型计算效率的重要设计方面，重点是强调了最近提出的设计选择，这些选择导致更高效的扩散模型。

Oct, 2022

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

本文提出了一种隐式扩散模型 (IDM)，采用神经表示和去噪扩散模型，实现了高保真持续图像超分辨率，其缩放因子在最终输出中调节低分辨率信息和生成的特征的占比，它使模型适应连续分辨率需求，实验验证了 IDM 的有效性和优越表现。

Mar, 2023

色彩引导的深度图超分辨率技术通过扩展高品质彩色图像来提高低质量深度图像的空间分辨率，利于 3D 重建、虚拟现实和增强现实等多方面应用。本文提出一种新颖的深度图超分辨率范式，利用扩散模型在潜在空间中生成深度图超分辨率的引导。该方法包括引导生成网络，深度图超分辨网络和引导恢复网络，并结合简单而有效的特征融合模块和 Transformer 风格的特征提取模块，使其能够在多模型图像的提取、融合和重建中利用引导先验知识。经过广泛的实验证明，在准确性和效率方面，我们的方法在与现有先进方法对比时展现出卓越的性能。我们的代码将在此 https 的 URL 进行公开共享。

Nov, 2023

本文介绍了一种针对图像超分辨率的新型二值扩散模型 ——BI-DiffSR，该模型利用改进的 UNet 架构进行二值化，并设计了一系列新的技术来增强模型性能和灵活性。实验结果表明，BI-DiffSR 在超分辨率任务中优于现有的二值化方法。

Jun, 2024

通过在预训练的自编码器的潜在空间中应用扩散模型，引入交叉注意力层到模型体系结构中，以更少的计算要求取得接近最优的性能，实现高分辨率合成，缩小像素级 DMs 对计算资源的需求。

Dec, 2021

本文提出了一种简单的方法来进行高效图像超分辨率，该方法采用了扩散模型的基本结构，通过建立领域之间的转移关系，学习统计特性的差异以促进逐步插值，并通过参考输入的 LR 图像对转移领域进行条件控制，实验结果表明，该方法不仅优于最先进的大规模超分辨率模型，也优于当前的扩散模型，此方法可以方便地扩展到其他图像到图像的任务，如图像增强、修复、去噪等。

Nov, 2023

我们提出了一种基于扩散模型的文本图像超分辨率恢复方法（DiffTSR），该方法可以同时恢复具有更准确文本结构和更逼真外观的文本图像。

Dec, 2023