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English(EN) CoDe-SSM: Context-Detail Decoupled State Space Model for Efficient UHD Image Restoration

新的CoDe-SSM模型提高了超高清图像恢复效率

研究人员推出CoDe-SSM,这是一种新颖的状态空间模型,专为高效的超高清(UHD)图像恢复而设计。该模型将聚合上下文和局部细节的处理分离到不同的路径中。上下文路径使用全局聚类扫描模块(GCSM)将特征分组到聚类中心并应用选择性SSM推理,从而允许与空间分辨率无关的跨区域上下文共享。细节路径,即局部高频模块(LHFM),使用高频掩码和稀疏卷积专家来重建精细的图像结构。在多个UHD基准测试上的实验表明,这种上下文-细节解耦策略在保持效率的同时显著提高了恢复质量。 AI

影响 引入了一种新颖的图像恢复方法,在细节保留和计算效率之间取得了平衡。

排序理由 详细介绍图像恢复新模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的CoDe-SSM模型提高了超高清图像恢复效率

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Jiaxu Su, Zhijian Wu, Jun Li, Bo Zhang, Yefeng Zheng ·

    CoDe-SSM:用于高效超高清图像恢复的上下文-细节解耦状态空间模型

    arXiv:2607.29595v1 Announce Type: new Abstract: Ultra-high-definition (UHD) image restoration must balance the aggregation of spatially recurring degradation cues with the preservation of localized image structures. Compact aggregation can reduce redundant processing but may atte…