我们提出了SR3(通过重复细化的超分辨率),这是一种新的条件图像生成方法,灵感来源于最近关于去噪扩散概率模型的研究,其通过学习一系列细化步骤将标准正态分布转化为经验数据分布。SR3模型在多种放大因子和输入分辨率上均表现良好,它们可以进行级联,例如从64×64到256×256,然后到1024×1024。级联模型允许我们独立训练多个...
SR3的模型架构类似于UNet，通过调整残差块和跳过连接来适应不同的分辨率和通道。模型通过双立方插值法对低分辨率图像进行条件化，将其上采样到目标分辨率。训练过程：训练过程采用分段分布的噪声调度策略，灵活控制扩散步骤数量，提高生成效率。训练目标基于变分下界，选择合适的损失函数以最大化数据对数似然，确...
SR3是一种超分辨率扩散模型,它以低分辨率图像作为输入,并从纯噪声中构建相应的高分辨率图像。该模型在图像损坏过程中进行训练,其中噪声逐渐添加到高分辨率图像中,直到只剩下纯噪声为止。然后它学习逆转这个过程,从纯噪声开始,并通过输入低分辨率图像的引导逐步去除噪声以达到目标分布。通过大规模训练,当缩放到输入低...
Google近期发布了一款名为SR3的图片超分辨率扩散模型，它在自然图像合成领域展现出了卓越性能。这个模型专注于将低分辨率图像提升到高分辨率，应用广泛，如旧照片恢复和医学影像提升。SR3通过逐步添加高斯噪声并训练神经网络逆向消除噪声，来生成高质量的图像，这个过程类似于数据密度梯度优化，生成可能的样本。Goo...
SR3是利用扩散模型进行图像超分辨率研究的,它在使用低分辨率图像作为条件来进行反向采样时先将低分辨率图像直接上采样到高分辨率图像。因此,它通过一些改进可以作为图像恢复这种输入与输出图像大小相等的任务。 代码及原文链接 原文:https://arxiv.org/abs/2104.07636 ...
论文链接: Image Super-Resolution via Iterative Refinement一.简介SR3与 SRDIff类似同样是采用了去噪扩散模型进行条件图像的生成,通过随机迭代去除高斯噪声获得超分辨图像。SR3在介绍中也讲述了在图像超分辨任…
SR3模型的架构类似于U-Net，通过调整残差块和跳过连接来适应不同的分辨率和通道。模型通过双立方插值法对低分辨率图像进行条件化，将其上采样到目标分辨率。训练过程采用分段分布的噪声调度策略，灵活控制扩散步骤数量，提高生成效率。实验结果表明，即使使用简单回归模型，SR3也能在多个任务中实现卓越性能，证明...