在SRCNN和DRCN中,低分辨率图像都是先通过上采样插值得到与高分辨率图像同样的大小,再作为网络输入,意味着卷积操作在较高的分辨率上进行,相比于在低分辨率的图像上计算卷积,会降低效率。本文提出一种在低分辨率图像上直接计算卷积得到高分辨率图像的高效率亚像素卷积神经网络(efficient sub-pixel convolutional neural network,
由于坐标是连续的,LIIF可以在任意分辨率下呈现图像。为了生成连续的图像表示,作者使用超分辨率任务作为自监督学习来训练一个带有LIIF表示的编码器。学习到的连续图像表示可以在任意分辨率下呈现,甚至可以放大到30倍高分辨率,而不需要额外提供训练数据。作者还展示了LIIF表示如何在二维空间中建立离散和连续表示之间的桥梁,它...
作为AI领域的专业媒体，AIbase对KEEP刷新视频人脸超分辨率SOTA的成就表示高度认可。其卡尔曼滤波与跨帧注意力的创新设计，不仅解决了细节与时序一致性的核心难题，还通过开源模式推动了技术的普惠化。KEEP与Qwen3等国产模型的潜在协同，为中国开发者参与全球AI生态提供了新机遇。
由于坐标是连续的值,因此LIIF可以以任意分辨率进行表示。为了生成影像的连续表达,我们通过一个用于超分的自监督任务训练得到一个编码器。学得的连续表达就可以以任意分辨率进行超分,超分的分辨率甚至可以高达30x。换句话说,LIIF搭建了2D离散值和连续表达之间的桥梁,因此,它天然的支持GT的尺寸不一样的情况。 在LILF...
该模型训练方法包括：确定多种编码类型组各自待训练的超分辨率模型对于编码类型组的每种编码方式，获得经过该编码方式编码的第一样本图及相应的第二样本图像；对于每种编码类型组，以编码类型组对应的第一样本图像为训练数据，以第一样本图像对应的第二样本图像作为训练目标，训练该编码类型组对应的超分辨率模型。天眼查...
256倍超分辨率!新模型突破极限 | 研究人员推出革命性单图像超分辨率(SISR)模型Chain-of-Zoom,支持高达256倍的图像放大!通过尺度自回归和偏好对齐技术,该模型在极端放大下仍能保持惊人感知质量与细节保真度,开启超分辨率新纪元。 发布于 2025-05-30 06:16・IP 属地北京 ...
对于超分辨率模型，Imagen 再次使用了扩散模型。整体流程与基础模型基本相同，除了仅仅基于字幕编码调整外，还以正在上采样的更小图像来调整。整个过程的可视化图如下所示：这个超分辨率模型的输出实际上并不是最终输出，而是一个中等大小的图像。为了将该图像放大到最终的 1024x1024 分辨率，又使用了另一个超分辨率模型...
之前介绍了第一篇超分辨率模型在深度学习中的实现——SRCNN模型,具体的介绍请参看我这一篇博客:https://www.cnblogs.com/Robin-tao/p/12942977.html SRCNN的缺点是:(1) 是依赖于图像区域的context;(2)是训练收敛速度太慢;(3)是网络只适用于单一尺度。这些缺点在基于残差网络的SR应用中解决了,简称为VDSR模型。
相较于以往的研究，腾讯ARC实验室最新发布的图像超分辨率模型展现出了更高的效能。它能够更高效地消除低分辨率图像中出现的振铃和overshoot伪影，使得图像质量得到显著提升。此外，该模型在处理真实风景图片时，能够更加逼真地还原细节，诸如树枝、岩石以及砖块等细微之处，都得到了清晰生动的展现。除了官方提供的演示效果外...