SARM

新的CASR框架增强了任意尺度超分辨率能力

研究人员开发了CASR，一个新颖的循环框架，旨在克服任意大规模超分辨率（ASISR）的局限性。该框架解决了跨尺度分布偏移的问题，这种问题通常在高放大倍数下导致伪影和噪声。通过将超放大重塑为一系列分布内尺度转换，CASR确保了即使在极端尺度下，单个模型也能实现稳定的推理。该系统集成了SSAM和SARM模块，以对齐结构分布并恢复高频纹理，从而保留自相似性并提高泛化能力。