May, 2024

CDFormer：盲目图像超分辨率中融合扩散模型的退化预测

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TL;DR提出了一种新的盲超分辨率方法 CDFormer，通过捕捉降解和内容表示来改善图像质量，实验结果表明 CDFormer 在不同基准测试中表现出了最先进的性能。
blind image super-resolutioncontent-aware degradation-driven transformerdiffusion-based moduleadaptive sr networkstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • BlindDiff：盲图像超分辨率中扩散模型中质量模拟的强化

    BlindDiff 是一种基于扩散模型（DM）的盲超分辨率（SR）方法，通过将基于最大后验（MAP）的优化集成到 DM 中，无缝地解决了 SISR 中的盲降解设置，并通过反向过程解决盲 SR 问题。

    Mar, 2024

  • 基于自注意力的自适应变形网络用于图像增强

    我们提出了一种新的基于降噪感知自注意的 Transformer 模型，将 CNN 和 Transformer 组件结合到超分辨网络中，实现了在盲超分辨率方面的最先进性能。

    Oct, 2023

  • DeeDSR：通过降级感知稳定扩散实现实际场景图像超分辨率

    我们引入了一种新的、适应于低分辨率图像的、双阶段的、具有降级意识的框架，通过使用无监督对比学习获取图像降级的表示，并将降级意识模块集成到简化的 ControlNet 中，在各种降级情况下灵活地适应不同的降级，有效恢复更加精确和逼真的细节，表现出在各种基准测试中的最先进性能。

    Mar, 2024

  • 基于知识蒸馏的盲超分辨率降级估计

    本文提出了一种基于知识蒸馏的隐式降级估计网络，结合了此网络与高效的 SR 网络，实现了在未知退化情况下的盲图像超分辨率，同时设计了一种基于动态卷积残差块的新型降级表示方法 IDR，经过广泛的实验验证表明，KDSR 网络具有最先进的性能，并可以推广到各种退化过程。

    Nov, 2022

  • DSR-Diff：具有扩散模型的深度地图超分辨率

    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

  • 将退化预测与高性能超分辨率网络相结合的框架

    本文提出了将盲超分辨率预测机制与深度超分辨率网络相结合的框架，通过在 SR 网络特征映射中插入预测向量的元数据插入块，我们展示了最先进的对比预测方案和迭代预测方案在 RCAN 和 HAN 等高性能 SR 网络中成功地结合使用的结果，实现了比非盲和盲超分辨率网络更强大的超分辨率性能。

    Nov, 2022

  • 无监督降质表示学习用于盲超分辨率

    本文提出了一种无监督的降噪表征学习方案和一种 Degradation-Aware SR（DASR）网络，该方案可以区分表征空间中的各种降级，并通过学习提取判别性表征来获得准确的降级信息，在合成和真实图像上的实验结果表明了该方法的优越表现。

    Apr, 2021

  • 保留所有降级细节的盲图像超分辨率

    通过重现降级的低分辨率图像，我们提出了一种用于学习降级表示的替代方法，并且引入一个有界约束的能量距离损失函数来促进降级表示的学习。实验结果表明，我们的降级表示能够提取准确和高度鲁棒的降级信息。此外，对合成和真实图像的评估表明，我们的 ReDSR 在盲目超分辨率任务中达到了最先进的性能。

    Jul, 2024

  • 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

  • 双扩散：用于 RSI 中盲超分辨率重建的双条件去噪扩散概率模型

    本文介绍了一种基于双条件去噪扩散概率模型的盲超分辨率重建框架，围绕核估计和重构进度引入了双向扩散，通过构建基于 DDPM 的核预测器和重建器实现了从 LR 图像到 HR 图像的映射，实验结果证明了我们提出的方法在盲超分辨率重建方面的优越性。

    May, 2023