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DIV2K-val
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新的RAESR方法使用冻结的DINOv3-L潜在空间进行超分辨率
研究人员开发了一种名为RAESR的新型超分辨率（SR）方法，该方法在冻结的DINOv3-L视觉基础模型的潜在空间中运行。这种方法与在像素或面向重建的潜在空间中工作的现有方法不同，后者被认为对SR任务效果较差。RAESR的方法利用了DINOv3-L潜在空间，该空间包含从像素细节到语义的层次化信息，以更好地指导降级图像嵌入映射回高分辨率图像的流形。由此产生的模型在多个基准测试中实现了最先进的保真度-感知权衡，并能快速处理图像。
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新的超分辨率方法利用冻结视觉模型潜在空间
研究人员开发了一种新的图像超分辨率方法，该方法利用了冻结的视觉基础模型（特别是DINOv3-L）的潜在空间。这种名为RAESR的方法将退化图像的嵌入映射回该潜在空间中的自然图像流形，同时保留了语义和像素细节。与现有的基于对抗和扩散的方法相比，RAESR在多个基准测试中展示了卓越的保真度-感知权衡，并在单个GPU上实现了快速处理。
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新的小波域模型实现了高效的JPEG恢复
研究人员开发了一种新的生成模型，用于在小波域中高效地进行JPEG图像恢复。该模型名为MeanFlow，使用Haar变换代替VAE编码器-解码器，并集成了秩增强的线性注意力扩散Transformer（DiT）。它在低量化因子（QF 10和20）的标准数据集上取得了最先进的低LPIPS分数，同时在消费级硬件上提供了比现有方法显著更高的吞吐量。