本文提出IQ-LUT方法，通过插值、非均匀量化和残差学习，解决查找表超分辨率技术的存储膨胀问题。该方法在小模型下实现高质量超分辨率，尤其在复杂纹理和边缘区域表现优异。实验结果表明，IQ-LUT在多个基准数据集上优于现有方法，展现出良好的性能与效率平衡。

本文提出了一种新型超分辨率模型Ada-RefSR，旨在解决单步扩散模型中的幻觉问题。通过引入注意力机制和隐式相关性建模，显著提升了图像细节和质量。该方法在多个基准测试中表现优异，具备高效推理和鲁棒性，适合移动设备应用。

随着4K显示器的普及，720p和1080p的视频内容仍然占主导，影响观看体验。摩尔线程的MTVSR技术通过实时超分辨率提升视频清晰度，保留原始文件，支持多种编码格式，用户体验良好。

即构推出AI音视频能力矩阵，利用先进算法解决音视频处理难题，显著提升用户体验和业务效益。技术涵盖超分辨率、色彩增强和低照度增强，广泛应用于直播、电商和在线教育等领域，提升内容质量和创作效率。

Nvidia在CES上发布了DLSS 4.5更新，包含第二代超分辨率变换模型和6倍多帧生成模式，适用于RTX 50系列GPU。该更新提升了图像质量，减少伪影，并支持超过400款游戏。6倍模式预计在2026年春季推出，专为240Hz 4K游戏设计。

Meta 通过超分辨率技术提升用户生成低质量视频的质量，结合服务器和客户端的双重增强，确保在不同设备上提供最佳观看体验。利用 AI 模型和先进编码技术，Meta 旨在优化视频质量和资源使用。

YouTube 将推出 AI 驱动的“超分辨率”功能，提升低于 1080p 的视频画质，支持最高 4K 分辨率。创作者可选择退出，观众可切换回原始分辨率。

人工智能正在革新图像处理，通过算法快速修复模糊、调整光线、去噪声和上色。主要算法包括自动上色、生成对抗网络（GAN）、去噪自编码器、超分辨率和伪影去除。这些技术提高了图像处理的效率，适用于开发者和创作者，增强视觉效果。

本文介绍了上海交通大学与传音团队合作的DSCLoRA模型，该模型在CVPR NTIRE 2025高效超分辨率挑战赛中获第一名。DSCLoRA结合低秩适应和知识蒸馏技术，显著提升超分辨率性能，且未增加计算成本。通过引入ConvLoRA，DSCLoRA在多个基准数据集上表现优异，展示了模型复杂度与性能的良好平衡。

GigaGAN APP是一款基于GAN的超分辨率技术，支持Windows和Kaggle，能够将图像放大4倍，处理速度快，具备批量处理和减少接缝伪影的功能。