超分辨率重建

【论文阅读】从单张图像到高质量3D模型的快速生成方法现有的单视角图像生成3D方法存在计算成本高、生成质量不足且缺乏多视角一致性等问题。本文介绍的方法提出了一种新框架，结合多视角2D深度图和RGB图像，通过Stable Diffusion模型生成显式表面几何和纹理。论文强调了深度图在捕捉几何信息方面的优势，并通过高效的3D高斯投影（Gaussian Splatting）和表面重建实现高质量的3D表示。

基于MATLAB的图像增强视觉是人类获取外界信息的重要途径之一，但在图像采集过程中，受到多种因素的影响。例如，拍摄设备的硬件条件会限制图像质量。一些低端相机可能存在传感器性能不佳、镜头分辨率低等问题，导致拍摄出的图像存在亮度不足、对比度差或者边缘模糊等情况。拍摄条件也对图像质量有重要影响。在不良的光照条件下，如阴天、夜晚或室内光线昏暗的环境中，拍摄的图像可能会过暗，无法清晰地呈现物体的细节。此外，拍摄角度、距离以及环境中的干扰因素（如雾气、灰尘等）也可能导致图像质量下降。

实时视频插帧RIFE参考文献：需要本文的详细复现过程的项目源码、数据和预训练好的模型可从该地址处获取完整版：地址此论文标题是《RIFE: Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation》，意为一种实时的视频插帧光流估计方法。该论文被ECCV 2022收录，提出了一个十分轻量又准确的光流估计网络IFNet，用于完成视频插帧任务。

学习视频超分辨率扩散模型中的空间适应和时间相干性（原文翻译）扩散模型只是在图像超分辨率任务的临界点上。然而，利用扩散模型进行视频超分辨率并非易事，这不仅需要将视觉外观从低分辨率视频保存到高分辨率视频，还需要保留视频帧之间的时间一致性。在本文中，我们提出了一种新的方法，追求空间适应和时间相干性(SATeCo)，用于视频超分辨率。SanteCo 专注于从低分辨率视频中学习时空指导，以校准潜在空间高分辨率视频去噪和像素空间视频重建。从技术上讲，SATeCo 冻结了预训练的 UNet 和 VAE 的所有参数，并且在 UNet 和 VAE 的解码器中只优化了两个有意设计的空

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信息增强的图像超分辨率重建🏡作者主页：点击！🤖编程探索专栏：点击！⏰️创作时间：2024年11月29日21点02分神秘男子影, 秘而不宣藏。泣意深不见, 男子自持重, 子夜独自沉。

【论文阅读】WGSR1.超分辨率(SR)是一个不适定逆问题，可行解众多。2.超分辨率(SR)算法在可行解中寻找一个在保真度和感知质量之间取得平衡的“良好”解。

大连理工大学概率上机作业免费下载本资源库收录了大连理工大学概率论与数理统计课程的上机作业范例代码，旨在通过实际操作加深学生对概率统计概念的理解，帮助学生更好地理解和掌握知识点。

【论文阅读】Real-ESRGAN学习资料为什么研究这个？现在的模型有什么局限？方法中的图片的退化过程不足以模拟现实中的复杂退化情况。GAN被用作损失监督→解决方案更接近自然流形

图像修复-SwinIR: Image Restoration Using Swin TransformerSwinIR是一个专门用于图像修复任务的基线模型，它基于Swin Transformer架构。相比于基于卷积神经网络的传统方法，SwinIR利用了Transformer在高层次视觉任务中的优异表现。

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超分之SPINSPIN模型架构：编码器模块SPI模块（Super-Pixel Interaction）：全局残差模块

阅读笔记5：董超底层视觉之美|时空的交错与融合——论视频超分辨率原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/pmJ56Y0-dbIlYbHbJyrfAA

FSR超分笔记最近因为工作原因，接触到了超分以及AMD家出的FSR算法，特意记录了解一下~超分辨率是通过硬件或软件方法提高原有图像分辨率的方法，通过一幅或者多幅低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像。

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InternLM-XComposer2-4KHD开拓性的4K高清视觉-语言模型大型视觉-语言模型（LVLM）在图像字幕和视觉问答（VQA）等任务中表现出色。然而，受限于分辨率，这些模型在处理包含细微视觉内容的图像时面临挑战。

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超越传统插值：利用深度学习提升视频帧率与清晰度视频帧率的提升是视频处理领域中一个重要问题，它直接影响到视频的流畅度和观感。随着技术的发展，人们对于视频质量的要求越来越高，尤其是在捕捉快速运动场景时，高帧率视频能够提供更加清晰和连贯的视觉效果。然而，传统的视频拍摄设备往往受限于硬件性能，无法实时记录高帧率视频，这就导致了在回放快速动作时出现模糊和拖影现象。现有的提高视频帧率的方法，如时间插值技术，虽然能够在一定程度上增加视频的帧数，但它们通常无法恢复由于运动模糊和运动混叠而丢失的高频信息。时间插值通常只是简单地在现有帧之间插入额外的帧，而不能解决由于低

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图像超分辨率重建相关概念、评价指标、数据集、模型超分辨率（Super-Resolution），简称超分（SR）。是指利用光学及其相关光学知识，根据已知图像信息恢复图像细节和其他数据信息的过程，简单来说就是增大图像的分辨率，使图像更加“清晰”，尽可能保证图像质量不下降。

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前端超分辨率技术应用：图像质量提升与场景实践探索-设计篇在数字化时代，图像质量对于用户体验的重要性不言而喻。随着显示技术的飞速发展，尤其是移动终端视网膜屏幕的广泛应用，用户对高分辨率、高质量图像的需求日益增长。然而，受限于网络流量、存储空间和图像源质量等因素，获取高分辨率图像并非总是可行的。

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51-33 LDM 潜在扩散模型论文精读 + DDPM 扩散模型代码实现High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models，LDM 论文是继 VAE、DDPM、DDIM 后，性能较好的工作，于 2022 年 3 月公布。具体说来，以前的扩散模型 DM 是基于原始像素级别的，Latent Diffusion Models ，LDMs 是两阶段 Two-Stage 模型。即先对图片进行压缩，将图片表示为压缩的潜像空间（Latent Space，而不是原始像素空间），减少计算复杂度，然后输入扩散模型。LDM 模型