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南洋理工新开源|高保真、低成本!实现超分辨率图像重建!
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我们提出了一种新颖的方法,利用预训练的文本到图像扩散模型中封装的先前知识来进行盲超分辨率(SR)。具体而言,通过使用我们的时间感知编码器,我们可以在不改变预训练合成模型的情况下实现有希望的恢复结果,从而保留生成先验并最小化训练成本。为了解决扩散模型固有随机性导致的保真度损失问题,我们引入了一个可控的特征封装模块,允许用户在推理过程中通过简单调整一个标量值来平衡质量和保真度。此外,我们还开发了一种渐进聚合采样策略,以克服预训练扩散模型的固定尺寸约束,实现对任意尺寸的分辨率进行适应。通过对合成和真实世界基准数据的全面评估,我们的方法展现出对当前最先进方法的优越性。 代码地址:https://github.com/IceClear/StableSR 项目主页:https://iceclear.github.io/projects/stablesr/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2305.07015
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