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。

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Zongsheng Yue 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 ………………………………