"Pre-trained diffusion models utilized for image generation encapsulate a substantial reservoir of a priori knowledge pertaining to intricate textures."
"To address these concerns, we introduce a framework known as Adaptive Multi-modal Fusion of Spatially Variant Kernel Refinement with Diffusion Model for Blind Image Super-Resolution (SSR)."
"Our main contributions are four-fold: 1) We propose an blind image super-resolution framework known as SSR. 2) We proposed a Spatially Variant Kernel Refinement (SVKR) module to estimate blur kernels. 3) We developed Adaptive Multi-Modal Fusion (AMF) module to merge information from multiple modalities. 4) Extensive quantitative and qualitative experiments on representative datasets have verified the superior performance and effectiveness of our method."
拡散モデルに基づくSR方法には利点と制約があります。利点としては、Denoising Diffusion Probability Models(DDPM)などの最新技術を活用することで複雑な生成プロセスに対処できる点が挙げられます。また、DDPMやILVRなどでは低周波成分や参照画像から得られた情報を活用することで高品質な画像生成が可能です。一方で制約としては計算量や学習時間が増加する可能性があることや実際の画像生成時に適切な条件付け情報不足から生じる問題も存在します。