苏黎世联邦理工学院（ETH）研究人员在GitHub开源了名为'Alias free super resolution'的创新项目，该项目通过算法突破解决了超分辨率技术中长期存在的重建伪影问题。传统超分辨率方法在放大图像时往往会产生锯齿、振...

近日，一项名为低至高多级Transformer（Low-to-high Multi-Level Transformer）的新技术针对当前视觉Transformer（ViT）在图像超分辨率任务中存在的复杂性和效率低下问题提出了创新解决方案。该技术通过优化Transfor...

近期，一项名为CATANet的创新技术在高分辨率图像生成领域取得了重要进展。该技术通过聚合长距离内容相似的标记（tokens），显著提升了图像超分辨率的效果。传统的超分辨率方法通常依赖于局部特征的处理，而CATANet则...

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...