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...

音频超分辨率是提高任何音频的质量和保真度的过程，无论是真实的还是合成的。大多数超分辨率系统都是针对特定任务而设计的，单个模型仅针对单个音频数据类型进行训练（如语音与音乐）。这项新工作是一个惊人的进步，...

研究人员已经开发出一种新的方法，叫做双聚合变换器（DAT），该方法通过空间和通道注意力来提升图像的超分辨率效果。DAT使用了诸如自适应交互模块和空间门前馈网络等特殊工具，其性能优于当前的其他方法。空间和通道...

深度学习模型 DeepFloyd IF 是一种模块化的模型，旨在根据文本提示生成高质量的图像。该基础模型可以创建 64x64 像素的图像，而两个超分辨率模型可以创建 256x256 像素和 1024x1024 像素版本的图像。在 COCO 数据集...

- Stability AI发布了下一代图像模型代码 - 模型是一个多阶段模型，具有冻结的T5文本编码器和两个超分辨率模型 - 模型能够呈现极高质量的文本，可能首先只面向研究，但会在社区反馈后开放。 深度学习模型 DeepFloyd...