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利用领域转移SDE驯化扩散先验进行图像超分辨率
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
扩散方法在图像超分辨率中表现优异，但低分辨率图像的降质问题影响效果。为此，提出了XPSR框架，利用多模态大语言模型获取精确语义条件，并引入语义融合注意机制。通过无降质约束，XPSR在合成和真实数据集上生成高保真图像。代码将发布在GitHub。
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关键要点
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扩散方法在图像超分辨率中表现优异，但低分辨率图像的降质问题影响效果。
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提出了基于跨模态先验的超分辨率框架（XPSR）。
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XPSR利用多模态大语言模型获取精确语义条件。
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引入语义融合注意机制以更好地融合跨模态先验。
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添加无降质约束以提取保留语义信息，避免不必要的降质。
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XPSR在合成和真实数据集上生成高保真度和高真实性的图像。
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代码将在GitHub上发布。
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