用于图像超分辨率的可控一步扩散方法
计算机视觉与模式识别
2025-12-17 v1
摘要
近期基于扩散的一步方法在图像超分辨率领域取得了显著进展，但仍受制于三个关键限制：(1) 由于压缩编码的低质量(LQ)输入信息损失，保真度表现不足；(2) 生成式先验的区域判别激活不足；(3) 文本提示与其对应语义区域间存在错位。为此，我们提出了CODSR——一种可控一步扩散网络用于图像超分辨率。首先，我们提出了LQ引导特征调制模块，利用LQ输入的原始未压缩信息，为扩散过程提供高保真度条件；随后，我们开发了区域自适应生成式先验激活方法，在不牺牲局部结构保真度的前提下有效提升感知丰富性；最后，我们采用文本匹配指导策略，充分发挥文本提示的条件化潜力。大量实验表明，CODSR在感知质量和保真度方面均优于当前SOTA方法，且实现了高效的一步推理。
引用
@article{arxiv.2512.14061,
title = {Bridging Fidelity-Reality with Controllable One-Step Diffusion for Image Super-Resolution},
author = {Hao Chen and Junyang Chen and Jinshan Pan and Jiangxin Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.14061},
year = {2025}
}
备注
Project page: https://github.com/Chanson94/CODSR