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SAM-DiffSR：图像超分辨率的结构调制扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了SAM-DiffSR模型，通过编码细粒度结构信息到分割掩膜中，并在正向扩散过程中调制噪声，实现了对图像质量的改善。在DIV2K数据集上的实验结果表明，我们的方法在抑制伪影方面表现出卓越性能，并且在PSNR方面超过现有的基于扩散的方法高达0.74 dB。
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关键要点
- 提出了SAM-DiffSR模型
- 通过编码细粒度结构信息到分割掩膜中改善图像质量
- 在正向扩散过程中调制噪声
- 不增加推理过程中的计算成本
- 在DIV2K数据集上实验结果显示卓越的伪影抑制性能
- 在PSNR方面超过现有基于扩散的方法高达0.74 dB
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