当今超分辨领域的模型普遍存在过度平滑(难以保持放大后图像的锐利和纹理,导致高频信息丢失和视觉上变得平滑)和伪影(生成的高分辨率图像中可能出现的不希望出现的失真或瑕疵,包括模糊、马赛克效应或者不自然纹理等)的现象,作者据此提出了IDM模型,IDM模型是在一个统一的端到端框架中集成了隐式神经表示和去噪扩散模型,其中...
这里主要从diffusion模型优化角度,不包括super-resolution等pipeline级别优化 Improved DDPM从提升log-likelihood角度进行了一些优化,一般提升log-likelihood对提升图片质量和多样性都有提升,这在LDM中也有提到。 使用Lhybrid 学习方差 Σθ(t) 观察发现最初几步step对NLL贡献很大,且不同的方差主要在前几步差异大。根据...
[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12 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共...
[CVPR 2023] Guided Depth Super-Resolution by Deep Anisotropic Diffusion - prs-eth/Diffusion-Super-Resolution
Super-resolution in diffusion-weighted imaging. In Gabor Fichtinger, Anne Martel, and Terry Peters, editors, Proc. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), volume 6892 of Lecture Notes in Computer Science, pages 124-132. Springer, 2011.Scherrer B, Gholipour A, ...
10、LDSR:Latent Diffusion Super Resolution(潜在扩散超分辨率模型) Stable Diffusion最基础的算法模型,但速度比较慢。 因为webui版本的不同,可能内置了其他的放大算法,但基本都不如上述这些好用(尤其推荐4、7两个算法)。 二、实际对比 先生成一张原图。
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...
1、HSR-Diff: Hyperspectral Image Super-Resolution via Conditional Diffusion Models 尽管高光谱图像(hyperspectral image,HSIs)在执行各种计算机视觉任务中的重要性已被证明,但由于在空间域中具有低分辨率(LR)属性,其潜力受到不利影响,这是由多种物理因素引起的。
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...
1、HSR-Diff: Hyperspectral Image Super-Resolution via Conditional Diffusion Models 尽管高光谱图像(hyperspectral image,HSIs)在执行各种计算机视觉任务中的重要性已被证明,但由于在空间域中具有低分辨率(LR)属性,其潜力受到不利影响,这是由多种物理因素引起的。