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边界感知解耦流网络用于逼真的极端缩放
提出了 Boundary-aware Decoupled Flow Networks (BDFlow) 来生成逼真且视觉上令人愉悦的结果，通过将高频信息分解为 “语义高频” 和 “非语义高频” 两部分，并使用 Boundary-aware
PDF2 months ago
可逆残差缩放模型
通过学习特定分布下的高分辨率图像与低分辨率图像之间的双射映射，我们提出了可逆残差缩放模型 (IRRM) 来构建深度网络，通过长跳跃连接的残差降采样模块 (RDM) 和短连接的可逆残差块 (IRB) 来强制模型提取图像的高频信息，从而在图像缩
PDF2 months ago
CVPRHyperThumbnail: 实时 6K 图像重缩放及速率失真优化
本研究提出了一种新的框架（HyperThumbnail）来实现实时的 6K 无失真图片缩放，它通过将高分辨率图像嵌入到低分辨率缩略图中来实现，并且可以有效控制文件大小。实验结果表明，该框架在速率失真性能方面优于以前的基线，并且能够实现 6K
PDFa year ago
AAAI自不对称可逆网络用于压缩感知图像缩放
本文提出了用于压缩感知图像重缩放的 SAIN 网络，通过对失去信息（包括缩小和压缩）的分布进行经验分析，使用各向同性高斯混合分布建模，并提出增强的可逆块，以在一个前向传递中导出高质量 / 压缩的 LR 图像。在标准图像压缩格式（JPEG 和
PDFa year ago
ICCVHierarchical Conditional Flow：一种用于图像超分辨率和图像缩放的统一框架
该研究提出了一种称为 hierarchical conditional flow (HCFlow) 的统一框架，它可以同时用于图像超分辨率和图像缩放任务，采用正则化流模型，并且采用感知损失和 GAN 损失来提高性能，在广泛的实验中展示了最先
PDF3 years ago