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English(EN) GraftSR: Grafting Authentic Textures for Real-World Image Super-Resolution via Identical-Instance Guidance

GraftSR框架通过嫁接真实纹理增强图像超分辨率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的框架GraftSR，旨在通过解决纹理幻觉问题来改进真实世界图像的超分辨率。GraftSR利用同一实例的参考图像来指导真实纹理的恢复，并通过双掩码引导机制克服了输入图像和参考图像之间空间错位的挑战。为了支持这一方法，研究团队还创建了TexRefSR-141K，这是第一个用于纹理-参考引导超分辨率的大规模数据集，并建立了一个新的基准TexRefSR-Eval，在其中GraftSR展示了最先进的性能，与现有方法相比，LPIPS降低了20%以上。 AI

影响 这项研究可能在从媒体增强到科学成像的各种应用中带来更逼真、更详细的图像恢复。

排序理由 该项目是一篇研究论文，详细介绍了一种新的图像超分辨率方法和数据集。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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GraftSR框架通过嫁接真实纹理增强图像超分辨率

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Qifan Yu, Haoran Bai, Zongyao He, Weijie He, Sibin Deng, Honggang Qi, Ying Chen ·

    GraftSR：通过同一实例引导实现真实世界图像超分辨率的真实纹理嫁接

    arXiv:2608.25334v1 Announce Type: new Abstract: Diffusion-based real-world image super-resolution (SR) achieves impressive perceptual quality but inherently suffers from severe texture hallucination. To overcome this limitation, we propose GraftSR, a texture-reference-guided gene…

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