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多尺度扩散频域精化超分辨率
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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
该研究提出了一种新的基于频域引导的多尺度扩散模型（FDDiff），通过细化的步骤将高频信息的补充过程分解为更精细的步骤，以逐步补充缺失的高频细节，并利用多尺度频率细化网络在一个统一的网络中预测所需的多尺度高频成分，通过对流模型在图像超分辨率任务中生成高质量图像，并在广泛的评估中展示了其优于先前的生成方法的结果。
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关键要点
- 提出了一种新颖的基于频域引导的多尺度扩散模型（FDDiff）。
- 该模型通过细化的步骤将高频信息的补充过程分解为更精细的步骤。
- 使用小波包频域链提供多尺度的中间目标，以逐步补充缺失的高频细节。
- 利用多尺度频率细化网络在一个统一的网络中预测所需的多尺度高频成分。
- 通过对流模型在图像超分辨率任务中生成高质量图像。
- 在广泛的评估中展示了该模型优于先前的生成方法的结果。
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