[论文阅读笔记]ResDiff: Combining CNN and Diffusion Model for Image Super-Resolution 麦艾斯 允许自己做自己,允许别人做别人 14 人赞同了该文章 1. 目标问题 图像超分任务中,输入图像的退化会导致图像中的高频细节丢失,并且由于退化手段的多样性,多个HR图像可能产生相同的LR图像,目前diffusion的图像生成能力有目...
ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by Residual Shifting Jscognize 随遇而安 12 人赞同了该文章 作者:Zongsheng Yue Jianyi Wang Chen Change Loy 单位:S-Lab, Nanyang Technological University 1 摘要 近年来基于DDPM的超分辨率任务都面临着一个最主要的问题,采样(推理)速度慢,模型...
Super-resolutionDiffusion modelVariance attentionAerial imagerySuper-resolution relative fidelity indexImage super-resolution (SR) can significantly improve the resolution and quality of aerial imagery. Emerging diffusion models (DM) have shown superior image generation capabilities through multistep refinement....
而神经网络可以对某个函数进行逼近得到近似解,所以我们可以训练一个神经网络对图像进行近似表示。 2. 去噪扩散模型(DDPM - Denoising Diffusion Probabilistic Model 扩散概率模型)--后面出个时间写下这个论文的笔记 扩散是指物质粒子从高浓度区域向低浓度区域移动的过程,扩散模型想做的就是通过向图片中加入高斯噪声模拟...
Imagen是Google发布的一种文本到图像生成的Diffusion Model,它可以根据给定的文本描述生成一张高清晰度的图片。整个生成过程包含三个主要模块:Frozen Text Encoder、Text-to-Image Diffusion Model和Super-Resolution Model。 首先,Frozen Text Encoder将输入的文本描述编码成一个Text Embedding ...
为了引导这个过程,image-generation model 接收 text encoding 作为输入,这起到通知模型 caption 中包含了什么内容的作用,以便它能创建一个相应的图像。输出结果是一个小尺寸图像,它视觉上反映了我们输入到 text encoder 的 caption。 这个小尺寸图像随后被传递到一个 super-resolution model 中,这个模型将图像的分辨率...
This project is based onImproved Diffusion Model,LDM, andBasicSR. We also adoptReal-ESRGANto synthesize the training data for real-world super-resolution. Thanks for their awesome works. Contact If you have any questions, please feel free to contact me viazsyzam@gmail.com....
ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by Residual Shifting (NeurIPS 2023, Spotlight) Zongsheng Yue, Jianyi Wang, Chen Change Loy Conference Paper | Journal Paper | Project Page | Video ⭐ If ResShift is helpful to your images or projects, please help star this repo....
2、Diffusion-based Blind Text Image Super-Resolution 恢复退化的低分辨率文本图像是一项具有挑战性的任务,特别是在现实复杂情况下处理带有复杂笔画和严重退化的中文文本图像。保证文本的保真度和真实性风格对于高质量的文本图像超分辨率非常重要。最近,扩散模型在自然图像合成和恢复方面取得成功,因为它们具有强大的数据分布...
GANs are commonly used for image generation, image editing, super-resolution, data augmentation, style transfer, music generation, and deepfake creation. One issue with GANs is that they cansufferfrom mode collapse in which the generator produces limited and repetitive outputs, making them difficu...