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...

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...