1. ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by Residual Shifting(南洋理工 Chen Change Loy团队) Paper: neurips.cc/virtual/2023,arxiv.org/abs/2307.1234 Code: github.com/zsyOAOA/ResS Abstract: 基于扩散的图像超分辨率方法主要受限于数百甚至数千个采样步骤的导致的低推理速度。现有的...
在NeurIPS 2023的论文集中，超分辨率（Super-Resolution）相关研究成为亮点。以下是对摘要的翻译，如有不当之处，欢迎在评论区指正。ResShift团队提出的ResShift模型，通过残差位移有效地提高了图像超分辨率的效率。Turbulence in Focus团队使用BLASTNet 2.0数据集，对3D体积超分辨率的扩展行为进行了基准测试。...