超分辨率重建

超分辨率重建 | CVPR 2024 DarkIR：轻量级低光照图像增强与去模糊模型（代码实践）论文名称：DarkIR: Robust Low-Light Image Restoration论文原文 (Paper)：https://arxiv.org/pdf/2412.13443 官方代码 (Code)：https://github.com/cidautai/DarkIR

计算机科研狗@OUC

(NeurIPS25) Spiking Meets Attention: 基于注意力脉冲神经网络的高效遥感图像超分辨率重建(NeurIPS25) Spiking Meets Attention: Efficient Remote Sensing Image Super-Resolution with Attention Spiking Neural Networks

AddSR: 利用对抗扩散蒸馏技术加速基于扩散模型的盲超分辨率重建作者: Ying Tai, Rui Xie∗, Chen Zhao, Kai Zhang, Zhenyu Zhang, Jun Zhou, Jian Yang 发表期刊: Pattern Recognition 论文地址: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.113012

万字长文警告！一次性搞定GAN（生成对抗网络）：从浅入深原理级精析 + PyTorch代码逐行讲解实现生成对抗网路（GAN, Generative Adversarial Network）的出现，不仅仅是机器学习领域的一项技术突破，更像是一场创造力革命。它从根本上改变了我们对机器创造能力的认知，为人工智能、计算机视觉、艺术创作乃至科学研究带来了颠覆性的影响。

超分辨率重建：从SRCNN到SwinIR的技术演进与突破超分辨率重建（Super Resolution, SR）作为计算机视觉领域的核心图像增强任务，核心目标是将低分辨率（Low Resolution, LR）图像转化为高分辨率（High Resolution, HR）图像，同时还原细节纹理、保持语义一致性——如同将一幅模糊的草稿画精修成高清画作，既要补全缺失的笔触（细节特征），又要贴合原图的风格与结构（语义一致性），实现“高清化”与“真实化”的双重目标。从早期依赖简单卷积的SRCNN，到基于生成对抗网络的ESRGAN，再到融合Transformer全局优势的

鹅毛在路上了

MambaIRv2-大尺寸SR分块推理脚本针对大尺寸的图像进行超分容易爆显存，可以通过预估显卡显存，选择合适的尺寸先分块再拼接的方式处理，针对拼接边缘容易存在的分割线条，通过线性渐变加权重叠区域缓解拼接痕迹。

MATLAB基于CNN的图像超分辨率重建实现本系统在MATLAB平台上实现了基于CNN的图像超分辨率重建，支持SRCNN、EDSR、RCAN等主流模型架构，包含数据预处理、模型训练、性能评估全流程。系统采用Deep Learning Toolbox构建网络，支持GPU加速训练，可实现2×/4×/8×超分辨率重建。

MATLAB中基于CNN实现图像超分辨率重建在MATLAB中基于CNN实现图像超分辨率重建，主要有使用预训练模型和从零训练自定义网络两种路径。这是最快捷的方法。MATLAB提供了在大型数据集上预训练好的VDSR网络，能直接用于2倍、3倍、4倍等常见倍率的超分。

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搭建Matlab风光柴储混合微电网储能电池系统互补能量管理Simulink模型基于matlab风光柴储混合微电网储能电池系统互补能量管理simulink模型包含风机，光伏，储能，柴油机等系统实现能量相互协调。波形完美，模型质量！

基于MATLAB的传统插值法实现超分辨率重建基于MATLAB的传统插值法实现超分辨率重建，包含三种经典插值算法的代码实现与性能对比预处理增强后处理优化

【图像超分】论文复现：轻量化超分 | RLFN的Pytorch源码复现，跑通源码，整合到EDSR-PyTorch中进行训练、测试论文题目:Residual Local Feature Network for Efficient Super-Resolution

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）Prompt-Free Diffusion：告别提示工程的烦恼论文题目：Prompt-Free Diffusion: Taking “Text” out of Text-to-Image Diffusion Models（无提示扩散:从文本到图像的扩散模型中提取“文本”）

MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建MATLAB代码实现，用于基于三层卷积神经网络的图像超分辨率重建。代码参考了多个来源，结合了SRCNN的典型实现步骤。

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植物根茎切片图像处理与分析系统开发前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。

【论文精读】2024 ECCV--MGLD-VSR现实世界视频超分辨率(RealWorld VSR)现实世界中的低分辨率（LR）视频存在多样化和复杂的退化现象，这对视频超分辨率（VSR）算法在高质量地再现其高分辨率（HR）对应物时提出了巨大的挑战。最近，扩散模型在图像还原任务中展现出了令人信服的生成真实细节的性能。然而，扩散过程具有随机性，使得控制还原图像内容变得困难。当将扩散模型应用于视频超分辨率（VSR）任务时，这个问题变得更加严重，因为时间一致性对视频的感知质量至关重要。在本文中，我们通过利用预训练的潜在扩散模型的优势，提出了一种有效的实际应用视频超分辨率算法。为了确保相邻帧之间内容的一致性，我

【论文精读】2024 CVPR--Upscale-A-Video现实世界视频超分辨率(RealWorld VSR)基于文本的扩散模型在生成和编辑方面表现出了显著的成功，显示出利用其生成先验增强视觉内容的巨大潜力。然而，由于对输出逼真度和时间一致性的高要求，将这些模型应用于视频超分辨率仍然具有挑战性，而这一点又因扩散模型固有的随机性而变得更加复杂。我们的研究引入了Upscale-A-Video，一种用于视频上采样的文本引导的潜在扩散方法。该框架通过两个关键机制确保时间一致性：局部上，它将时间层集成到U-Net和VAE-解码器中，保持短序列内的一致性；全局上，在不进行训练的情况下，引入了一个流引导的递归潜在传播模块，通过

【论文精读】2024 arXiv --VEnhancer现实世界视频超分辨率(RealWorld VSR)我们提出了VEnhancer，这是一种生成时空增强框架，通过在空间领域中添加更多细节以及在时间领域中合成详细的运动，从而改善现有的文本到视频的结果。针对生成的低质量视频，我们的方法可以通过统一的视频扩散模型同时提高其空间和时间分辨率，支持任意的上采样空间和时间尺度。此外，VEnhancer有效地去除了生成视频中的空间伪影和时间闪烁现象。为此，我们基于预训练的视频扩散模型，训练一个视频控制网络，并将其作为低帧率和低分辨率视频的条件注入到扩散模型中。为了有效训练这个视频 ControlNet，我们设计了时空数

【论文精读】2023 AAAI--FastRealVSR现实世界视频超分辨率(RealWorld VSR)循环结构是视频超分辨率任务中一种普遍使用的框架，它通过隐状态对帧之间的时间依赖进行建模。当应用于具有未知和复杂退化的现实场景时，隐含状态往往包含不愉快的伪影，并将其传播到恢复的帧中。在这种情况下，我们的分析表明，当隐状态被更干净的对应物替代时，这些伪影可以大大减轻。基于这些观察，我们提出了一种隐状态注意力（HSA）模块，以减轻真实世界视频超分辨率中的伪影。具体而言，我们首先采用各种廉价滤波器来生成一个隐状态池（pool）。例如，高斯模糊滤波器用于平滑伪影，而锐化滤波器用于增强细节。为了汇聚一个包含较少伪影