SRDiff论文讲解

• 论文标题：Srdiff: Single image super-resolution with diffusion probabilistic models

• 来源： Neurocomputing 2022

• 贡献：

  • 首次将diffusion用于图像超分，与SR3不同的是：SR3直接预测HR图像，而SRDiff预测LR和HR图像之间的差值，这使得DM能够专注于残差细节，加快收敛速度，稳定训练。其次，SRDiff将LR通过encoder后作为条件输入Unet。

1. 问题

• 以往的方案基于PSNR，GAN，flow，会出现过于平滑，模式崩溃，模型开销大等问题

2. 解决方案

• 将残差图像拿来做扩散
• 将LR通过encoder后作为条件

3. 实验

赏

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