作者:金色传说响 [1]图像去模糊(image deblur)是CV领域中非常经典的low level任务之一。该任务旨在将一幅模糊图像变得清晰,最近小米14 Ultra的ultra snap超级抓拍功能就可以看做是去模糊算法的应用。实际场景…
7、Diff-Plugin: Revitalizing Details for Diffusion-based Low-level Tasks 在大规模数据集上训练的扩散模型取得显著进展。然而,由于扩散过程中的随机性,它们经常难以处理需要保留细节的不同低层次任务。为克服这个限制,提出一个新的Diff-Plugin框架,使单个预训练的扩散模型能够在各种低层次任务中生成高保真度的结果。
基于Transformer的方法在图像去雨任务中取得了显著的性能,因为它们可以对重要的非局部信息进行建模,这对高质量的图像重建至关重要。本文发现大多数现有的Transformer通常使用查询-键对中的所有token的相似性进行特征聚合。然而,如果查询中的token与键中的token不同,从这些token估计的自关注值也会涉及到特征聚合,这相应地...
用AIGC扩散模型diffusion来解决图像low-level任务的思路 1、Arbitrary-Scale Image Generation and Upsampling using Latent Diffusion Model and Implicit Neural Decoder 超分辨率(SR)和图像生成是计算机视觉中重要的任务,在现实应用中得到广泛采用。然而,大多数现有方法仅在固定放大倍数下生成图像,并且容易出现过平滑和伪影...
基于Transformer的方法在图像去雨任务中取得了显著的性能,因为它们可以对重要的非局部信息进行建模,这对高质量的图像重建至关重要。本文发现大多数现有的Transformer通常使用查询-键对中的所有token的相似性进行特征聚合。然而,如果查询中的token与键中的token不同,从这些token估计的自关注值也会涉及到特征聚合,这相应地...
用AIGC扩散模型diffusion来解决图像low-level任务的思路... 1、Arbitrary-Scale Image Generation and Upsampling using Latent Diffusion Model and Implicit Neural Decoder 超分辨率(SR)和图像生成是计算机视觉中重要的任务,在现实应用中得到广泛采用。然而,大多数现有方法仅在固定放大倍数下生成图像,并且容易出现过平滑...
2)在low-level图像处理领域,大多数现有的基于非局部non-local模块的深度模型是通过连接特征图中的所有像素对或将非局部依赖项限制在恒定的邻域大小内来实现的。由于内存资源有限,前一种方法仅在分辨率低的高层特征映射后插入非局部模块。后一种方法不可避免地忽略了固定邻域之外像素的有价值的相关性。通过将输入特征...
在图像超分方面，提出了任意尺度的图像生成和超分辨率方法，通过结合潜在扩散模型和隐式神经解码器，实现高效且一致的图像超分辨率，同时保持了图像的质量、多样性和一致性。另一项研究探索了基于图像扩散模型的文本图像恢复，通过引入文本先验和多模态混合模块，实现了对文本结构和外观的精确恢复。零样本文本...
用AIGC扩散模型diffusion来解决图像low-level任务的思路... 蓝天采集器-开源免费无限制云端爬虫系统 1、Arbitrary-Scale Image Generation and Upsampling using Latent Diffusion Model and Implicit Neural Decoder 超分辨率(SR)和图像生成是计算机视觉中重要的任务,在现实应用中得到广泛采用。然而,大多数现有方法仅在...
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