图像超分辨新SOTA！南洋理工提出InvSR,利用大模型图像先验提高SR性能, 登上Huggingface热门项目。

主要观点总结

南洋理工大学的研究者们提出了一种基于扩散反演的新型图像超分辨率技术，命名为InvSR。该技术利用预训练扩散模型中的图像先验信息提高SR性能，核心是一个深度噪声预测器，用于估计最佳噪声图。该方法具有灵活采样机制，可根据图像退化类型或特定要求调整采样步骤。尽管存在推理时间增加和保真度不完全保持等限制，但在复杂现实场景下的超分辨率处理仍表现出显著优势。

关键观点总结

关键观点1: 新型SR技术介绍

南洋理工大学研究者提出的基于扩散反演的图像超分辨率技术（InvSR），结合预训练扩散模型，提高SR性能。

关键观点2: 核心技术介绍

InvSR的核心是一个深度噪声预测器，用于估计前向扩散过程的最佳噪声图，从而初始化部分采样过程生成高分辨率结果。

关键观点3: 灵活采样机制

InvSR提供了一种灵活采样机制，允许用户根据图像退化类型或特定要求自由调整采样步骤，既保证了效率也保持了有效性。

关键观点4: 实验效果展示与对比

通过对两个真实示例的定性比较，展示了InvSR技术在图像超分辨率处理上的优势，包括与最近最先进的基于扩散的方法的比较。

关键观点5: 限制与未来工作

虽然InvSR具有许多优势，但仍存在一些限制，如推理时间增加、保真度不完全保持以及在复杂现实场景下的细节处理。未来工作可能包括进一步优化算法，提高效率和准确性。

文章预览

南洋理工大学的研究者们提出了一种基于扩散反演的新型图像超分辨率 (SR) 技术，可以利用大型预训练扩散模型中蕴含的丰富图像先验来提高 SR 性能。 该方法的核心是一个深度噪声预测器，用于估计前向扩散过程的最佳噪声图。一旦训练完成，这个噪声预测器就可以用来初始化沿扩散轨迹的部分采样过程，从而生成理想的高分辨率结果。 unset unset 相关链接 unset unset 论文：https://arxiv.org/pdf/2412.09013 代码：https://github.com/zsyOAOA/InvSR 主页：https://replicate.com/zsyoaoa/invsr 试用：https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR unset unset 论文介绍 unset unset 在两个真实示例中，论文提出的方法与最近最先进的基于扩散的方法进行了定性比较，其中采样步骤数以“方法名称-步骤”格式注释。在第一个示例的子标题中以红色突出显示了运行时间（以毫秒为单位），该示例在 A100 GPU ………………………………