本文介绍了一种新的稳定的基于扩散的图像超分辨率方法YONOS-SR，通过尺度蒸馏方法训练SR模型，实验证明蒸馏模型优于直接训练高放大尺度的模型。使用只需一步的扩散模型可以冻结U-Net并微调解码器，比需要200步的方法更优越。

本文介绍了一种新的稳定的基于扩散的图像超分辨率方法YONOS-SR，通过尺度蒸馏方法训练SR模型，优于直接训练高放大尺度的模型。使用只需一步的扩散模型冻结U-Net，并在其上微调解码器，比需要200步的方法更优越。