GitHub最近发布了一种名为AnySR的全新单图像超分辨率（SISR）技术，这种技术改善了效率和可扩展性。与传统方法不同，AnySR支持'任意尺度，任意资源'的实现，无需额外参数即可减少较小尺度的资源需求。这种技术的灵活...

本项目介绍了一种使用自我监督学习模型提高智能手机上图像分辨率的方法，该模型能够改善基于参考的超分辨率（RefSR）。通过使用自我监督学习模型，我们能够有效地提升智能手机摄影的图像质量和分辨率，使得拍摄出来...

CAMixerSR是一种先进的图像超分辨率处理技术，通过灵活运用卷积处理简单部分和变形窗口注意力处理详细纹理实现。在处理图像的简单部分时，CAMixerSR利用卷积方法，依靠局部像素的平均或加权平均来优化图像。而在处理...

CDFormer是一种全新的盲目图像超分辨率（BISR）方法，它通过一个创新的基于扩散的模块，整合了内容和降级理解。本方法突破了传统的盲目图像超分辨率技术，它不仅关注图像的内容，同时也关注图像的退化过程。CDFormer...

CutDiffusion是一种全新的方法，它能够将低分辨率的传播模型转化，以满足高分辨率的需求，而无需传统调整的复杂性。传播模型在各种科学和工程领域中都有广泛的应用，包括物理学、计算机科学、生物科学等。然而，传统...

RDSTN是一种创新的网络技术，通过任意规模的超分辨率处理，有效提升了超声图像的清晰度。该技术成功解决了图像质量和视野范围之间的传统权衡问题。通过先进的算法和数据处理，RDSTN能够对超声图像进行精细的优化，使...

AnimateLCM是一种新的方法，可以通过将学习过程分成两部分来快速创建高质量的视频和改进现有的视频扩散模型。AnimateLCM的第一步是利用低复杂度的运动补偿技术来生成一个低质量的视频序列。 然后，利用一个基于自适...

随着最近将扩散模型用于各种其他视觉任务的趋势，本研究改进了超分辨率的训练稳定性和缩放。

研究人员开发了一种新的方法，通过关注两个关键方面来提高单幅图像超分辨率：潜在高分辨率图像的最佳质心和影响图像质量的固有噪声。其方法还使用了一个新的深度学习框架，该框架可以显著提高超分辨率的稳定性，避免...

StableVSR是一种新颖的视频超分辨率（VSR）方法，利用扩散模型和时间条件模块来提高放大视频的质量。与基于深度学习的方法相比，StableVSR可以更好地处理不同的噪声和失真情况，并且在不需要额外训练数据的情况下也...