- CVPR2023
- https://github.com/Ree1s/IDM
- 问题引入：
– LIIF方法可以实现任意分辨率的输出，但是因为是regression-based方法，所以得到的结果缺少细节，而生成的方法(gan-based,flow-based，diffusion-based等)可以生成细节，但是只能是固定的放大倍率;
– 所以本文提出IDM（implicit diffusion model)来同时实现任意分辨率(implicit image function)和生成高保真图片(diffusion model) - 方法：
– LR-HR数据对 ( x i , y i ) (x_i,y_i) (xi,yi)，缩放倍率 s s s，所以本质上模型就是学习一个分布 p ( y i t − 1 ∣ y i t , x i ) p(y^{t-1}_i|y^t_i,x_i) p(yit−1∣yit,xi)，其中 y 0 y^0 y0表示sample的HR图像， y T y^T yT表示纯噪声，整体就是一个diffusion model的训练，主要不同点在于condition(LR+s)的引入以及implicit representation
– 条件的引入：LR分辨率图像经过EDSR得到feature f 0 f^0 f0并差值到和HR latent相同大小，之后和noised latent进行concat作为模型输入，同时 f 0 f^0 f0跟随U-Net进行同步downsample，之后
其中系数是scale s s s经过MLP和归一化得到的， u u u是U-Net中间输出，此时得到的 h h h还需要经过implicit image function(和LIIF类似)得到最终的结果
Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution
news2024/11/24 7:39:10
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