Récemment, une équipe de recherche a annoncé une technologie révolutionnaire de super-résolution d'image (SR), basée sur le modèle d'inversion de diffusion et utilisant les informations préalables de l'image dans un grand modèle pré-entraîné pour améliorer considérablement la résolution et la clarté de l'image. Ce résultat de recherche a été réalisé conjointement par trois chercheurs de différentes institutions universitaires. Ils se sont engagés à promouvoir le développement de la technologie de super-résolution d'image et à apporter de nouvelles possibilités dans ce domaine. Cette technologie permet non seulement d'améliorer les performances, mais optimise également la facilité d'utilisation, en fournissant des guides d'utilisation détaillés et une plate-forme de démonstration en ligne pour permettre aux utilisateurs de démarrer et d'en faire rapidement l'expérience.
Récemment, l’équipe de recherche a publié une nouvelle technologie de super-résolution d’image (SR), basée sur l’inversion de diffusion et visant à améliorer la qualité de l’image en utilisant pleinement les informations préalables de l’image dans le modèle de diffusion pré-entraîné à grande échelle. Résolution et clarté. Cette recherche a été réalisée conjointement par trois chercheurs de différentes institutions universitaires. Leur objectif est d'apporter de nouvelles avancées dans le domaine de la super-résolution des images.
Dans cette technologie, les chercheurs ont conçu une stratégie appelée « Prédiction partielle du bruit », qui construit l'état intermédiaire du modèle de diffusion comme point d'échantillonnage de départ. Cette méthode principale repose sur un prédicteur de bruit profond qui fournit une carte de bruit optimale pour le processus de diffusion directe. Après formation, ce prédicteur de bruit est capable d'initialiser partiellement le processus d'échantillonnage pour générer des images haute résolution le long de la trajectoire de diffusion.
Par rapport aux méthodes de super-résolution existantes, cette technologie dispose d'un mécanisme d'échantillonnage plus flexible et plus efficace qui peut prendre en charge n'importe quel nombre d'étapes d'échantillonnage, de une à cinq. Remarquablement, cette nouvelle méthode fonctionne mieux ou à égalité avec les techniques de pointe actuelles, même en utilisant une seule étape d'échantillonnage.
L'équipe de recherche fournit également des instructions d'utilisation détaillées et des conseils de formation, y compris l'environnement logiciel et matériel requis, les liens de téléchargement pour le modèle et la manière d'exécuter le programme dans des conditions de mémoire GPU limitées. Ces informations aideront les chercheurs et les développeurs à mieux utiliser cette technologie pour les travaux liés à la super-résolution d’images.
En outre, l'équipe de recherche a également mis en place une plateforme de démonstration en ligne pour permettre aux utilisateurs de découvrir intuitivement cette technologie innovante, et a fourni des liens vers des ensembles de données synthétiques et des ensembles de données réelles utilisés pour vérifier les résultats de la recherche. Les chercheurs espèrent que cette technologie pourra fournir une solution plus efficace et plus claire pour les applications pratiques de la super-résolution d’images.
Entrée du projet : https://github.com/zsyOAOA/InvSR?tab=readme-ov-file
démo :https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR
Points forts:
Cette nouvelle technologie est basée sur l’inversion de diffusion et peut améliorer efficacement la résolution de l’image.
Adopte la stratégie de « prédiction partielle du bruit » pour prendre en charge de manière flexible différentes étapes d'échantillonnage.
Des guides d'utilisation détaillés et des démonstrations en ligne sont fournis pour faciliter le fonctionnement et l'expérience de l'utilisateur.
Dans l’ensemble, cette technologie de super-résolution d’images basée sur l’inversion de diffusion, avec son mécanisme d’échantillonnage efficace et flexible et sa plateforme en ligne pratique et facile à utiliser, a apporté des progrès significatifs dans le domaine de la super-résolution d’images. avec impatience sa mise en œuvre pratique.