通过扩散反转技术实现任意步长图像超分辨率 (CVPR 2025)
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本研究提出了一种基于扩散反演的新的图像超分辨率技术,旨在利用大型预训练扩散模型中所包含的丰富图像先验来提高超分辨率性能。我们设计了一种“部分噪声预测”策略,用于构建扩散模型的中间状态,该状态可作为采样过程的起始点。我们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优噪声图。一旦训练完成,该噪声预测器可用于在扩散轨迹上部分初始化采样过程,生成所需的高分辨率结果。与现有方法相比,我们的方法提供了一个灵活且高效的采样机制,支持任意数量的采样步骤,范围从一步到五步不等。即使只采用一步采样,我们的方法也表现出优于或与最近的先进方法相媲美的性能。
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