InvSR：任意步数扩散逆过程实现图像超分辨率

InvSR：任意步数扩散逆过程实现图像超分辨率

InvSR Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion (CVPR 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InvSR

项目介绍

InvSR 是一种基于扩散逆过程的新型图像超分辨率技术。该项目旨在利用大型预训练扩散模型中丰富的图像先验，以提高超分辨率（SR）的性能。InvSR 设计了一种“部分噪声预测”策略，构建了扩散模型的中间状态，作为起始采样点。该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中的最优噪声图。一旦训练完成，这个噪声预测器可以用来在扩散轨迹的部分上初始化采样过程，生成理想的高分辨率结果。

项目技术分析

InvSR 的技术核心在于利用预训练的扩散模型来捕捉图像的内在结构和细节，通过部分噪声预测策略和深度噪声预测器，实现灵活且高效的采样机制。该方法支持从一步到五步的任意采样步数，即使在单步采样中，也能展现出优于或与最新顶级方法相当的性能。具体来说，InvSR 的技术亮点包括：

• 部分噪声预测：通过构建扩散模型的中间状态，作为采样的起始点，减少计算复杂度同时保持图像质量。
• 深度噪声预测器：用于估计前向扩散过程中的噪声图，为生成高质量的高分辨率图像提供依据。
• 灵活的采样步数：支持从一步到五步的任意采样步数，为不同的应用场景提供更多的灵活性。

项目及技术应用场景

InvSR 可应用于多种图像超分辨率场景，包括：

1. 现实世界图像超分辨率：可以将低分辨率的现实世界图像转化为高分辨率图像，提升图像的清晰度和细节表现。
2. AI生成图像增强：对于通过AI生成的图像，InvSR 可以进一步提高图像的质量和细节，使其更加逼真。

以下是InvSR 在不同场景下的一些应用示例：

实际应用案例

• 现实世界图像：将真实拍摄的低分辨率图像超分辨率处理，恢复细节和清晰度。

• AI生成图像增强：对于AI生成的图像，InvSR 可以进一步提升其质量。

项目特点

InvSR 的特点可以概括为以下几点：

• 性能优越：即使在单步采样情况下，也能达到或超过现有顶级方法的性能。
• 灵活性强：支持自定义采样步数，适应不同的计算资源和性能需求。
• 易用性高：提供了详细的安装指南和在线演示，使用户能够快速上手和部署。
• 兼容性强：基于PyTorch框架，易于与其他深度学习工具和库集成。

通过上述特点，InvSR 为图像超分辨率领域提供了一个强大的工具，有望在多种应用场景中发挥重要作用。

InvSR Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion (CVPR 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InvSR