Feb, 2024

值得信赖的 SR：通过扩散模型和人工反馈解决图像超分辨率的歧义

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 扩散模型、图像超分辨率及其他：一项调查

    本综述论文对应用于图像超分辨率的扩散模型（DMs）进行了概述，并进行了详细分析，强调了该领域的独特特征和方法论。它展示了 DM 基础知识的统一视角，并探索了包括替代输入域、条件策略、指导、失真空间和零样本方法等研究方向。此综述论文洞察了 DMs 在图像超分辨率中的演变，讨论了当前的趋势、挑战和未来方向。

    Jan, 2024

  • 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

  • 重新思考用于多对比度 MRI 超分辨率的扩散模型

    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

  • 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

  • 图像超分辨率质量评估：平衡确定性和统计保真度

    该论文研究了图像超分辨率中的质量评估问题，提出了针对内容依赖的锐度和纹理评估的不确定性加权方案，并将确定性保真度和统计保真度融合，提出了超分辨率图像保真度指数（SRIF），在测试主观评级数据集时表现优于现有 IQA 模型。

    Jul, 2022

  • 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

  • 隐式扩散模型用于连续超分辨率

    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

  • 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

  • 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

  • LFSRDiff：基于扩散模型的光场图像超分辨率

    通过引入 LFSRDiff，首个基于扩散的光场图像超分模型，将 LF 解缠机制与扩散模型相结合，实现了在 LF 图像中更有效地提取和融合空间和角度信息，产生了多样且逼真的超分辨结果，尤其在感知度量方面表现出较高的水平。

    Nov, 2023