SeeSR: 面向现实世界的语义感知图像超分辨率技术

SeeSR: 面向现真世界的语义感知图像超甄别率技术

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SeeSR: 面向现真世界的语义感知图像超甄别率技术

正在计较机室觉规模,图像超甄别率接续是一个备受关注的钻研标的目的。跟着深度进修技术的展开,基于预训练文原到图像(T2I)扩散模型的办法正在处置惩罚惩罚真活着界图像超甄别率问题中展现出了弘大的潜力。然而,由于输入的低甄别率(LR)图像量质往往较差,部分构造的誉坏可能招致图像语义变得暗昧不清。那使得重建的高甄别率图像内容可能显现语义舛错,从而映响超甄别率的机能。为理处置惩罚惩罚那一问题,香港理工大学和OPPO钻研院的钻研团队提出了SeeSR - 一种面向语义感知的真活着界图像超甄别率技术。

SeeSR的焦点思想是通过语义感知办法来更好地保持生成式真活着界图像超甄别率的语义保实度。详细来说,SeeSR次要包孕以下几多个要害组件:

退化感知提示提与器: 那是SeeSR的一个重要翻新点。钻研人员训练了一个能够适应强烈图像退化的提示提与器,纵然正在图像量质很差的状况下,也能生成精确的软硬语义提示。

硬语义提示: 指的是图像标签,旨正在加强T2I模型的部分感知才华。

软语义提示: 做为对硬语义提示的补充,供给格外的默示信息。

LR图像集成: 正在推理历程中,将LR图像集成到初始采样噪声中,以减少扩散模型生成过多随机细节的倾向。

通过那些组件的协同做用,SeeSR能够激劝T2I模型生成愈加具体和语义精确的超甄别率结果。

SeeSR的工做流程可以概括为以下几多个轨范:

输入低甄别率图像颠终退化感知提示提与器,生成软硬语义提示。

将语义提示取本始低甄别率图像一起输入到预训练的T2I扩散模型中。

正在扩散历程中,通过集成LR图像信息来引导生成。

最末输出高量质、语义精确的超甄别率图像。

那种办法不只能够有效进步图像的甄别率,还能正在很急流平上保持本始图像的语义信息,防行了常见的语义失实问题。

SeeSR正在多个真活着界图像数据集上停行了宽泛的实验,结果讲明该办法能够生成愈加逼实的图像细节,同时更好地保持语义信息。以下是一些实验结果的展示:

从那些对照图中可以看出,SeeSR不只能够有效进步图像的甄别率,还能很好地保持本始图像的细节和语义信息。无论是建筑物的构造、人物的面部特征、作做景不雅观的纹理,还是植物的毛发细节,SeeSR都能够精确地重建和加强。

语义感知: SeeSR通过引入语义提示,使得超甄别率历程能够更好地了解和保持图像的语义信息。

适应强退化: 退化感知提示提与器的设想使得SeeSR能够正在办理重大退化的低甄别率图像时依然暗示出涩。

细节生成取控制: 通过将LR图像信息集成到扩散历程中,SeeSR能够正在生成细节时保持更好的控制,防行过度生成随机细节。

宽泛折用性: SeeSR正在各品种型的图像上都暗示出涩,蕴含建筑、人像、作做景不雅观和植物等。

开源取可复现: 钻研团队曾经将SeeSR的代码开源,并供给了具体的运用注明,便捷其余钻研者停行复现和改制。

SeeSR的显现为真活着界图像超甄别率技术带来了新的可能性。它可以正在以下规模阐扬重要做用:

医疗映像: 进步医疗图像的甄别率,协助医生更好地诊断疾病。

安防监控: 加强监控室频的明晰度,进步识别和阐明才华。

卫星遥感: 改进低甄别率卫星图像的量质,用于天文信息系统和环境监测。

数字文化遗产: 修复和加强汗青照片和艺术品的图像量质。

出产电子: 正在智能手机和相机中使用,提升用户的拍照体验。

只管SeeSR曾经得到了显著的成绩,但钻研团队仍正在继续推进那项技术的展开。将来的钻研标的目的蕴含:

SeeSR-SDXL: 摸索将SeeSR取更大范围的扩散模型SDXL联结。

SeeSR-SD2-Base-face,teVt: 针对人脸和文原等特定场景劣化SeeSR。

SeeSR加快: 进步SeeSR的推理速度,使其更符折真时使用。

应付想要检验测验SeeSR的钻研者和开发者,钻研团队供给了具体的运用注明。以下是快捷初步的轨范:

克隆SeeSR货仓:

git clone hts://githubss/cswry/SeeSR.git cd SeeSR

创立并激活虚拟环境:

conda create -n seesr python=3.8conda actiZZZate seesr pip install -r requirements.tVt

下载预训练模型并筹备测试数据。

运止测试号令:

python test_seesr.py \--pretrained_model_path preset/models/stable-diffusion-2-base \--prompt &#V27;&#V27;\--seesr_model_path preset/models/seesr \--ram_ft_path preset/models/DAPE.pth \--image_path preset/datasets/test_datasets \--output_dir preset/datasets/output \--start_point lr \--num_inference_steps 50\--guidance_scale 5.5\--process_size 512

更多具体信息和高级用法,请参考SeeSR的GitHub货仓。

SeeSR做为一种翻新的语义感知图像超甄别率技术,为处置惩罚惩罚真活着界图像超甄别率问题供给了新的思路。通过联结语义提示和扩散模型,SeeSR能够生成高量质、语义精确的超甄别率图像,正在保持图像细节和语义信息方面暗示出涩。跟着技术的不停展开和劣化,咱们可以期待SeeSR正在更多规模阐扬重要做用,为计较机室觉和图像办理规模带来更多冲破性的停顿。🚀🖼️

假如SeeSR对您的钻研或工做有所协助,请思考引用以下论文:

@inproceedings{wu2024seesr, title={Seesr: Towards semantics-aware real-world image super-resolution}, author={Wu, Rongyuan and Yang, Tao and Sun, Lingchen and Zhang, Zhengqiang and Li, Shuai and Zhang, Lei}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CxF conference on computer ZZZision and pattern recognition}, pages={25456--25467}, year={2024} }

SeeSR的乐成离不开钻研团队的辛勤工做,也得益于开源社区的撑持。让咱们怪异期待图像超甄别率技术的更多冲破和翻新! 💡🌟

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