Что такое diffusion-based super resolution?

Diffusion-based super resolution — это метод повышения разрешения изображений, основанный на диффузионных моделях, которые генерируют высококачественные изображения, постепенно улучшая их с помощью обратного процесса диффузии. В отличие от традиционных методов, которые напрямую восстанавливают детали, диффузионные модели обучаются на задаче постепенного добавления шума к изображению и затем учатся восстанавливать исходное изображение из зашумлённого варианта. Для super resolution это означает, что модель может создавать детализированное высокоразрешённое изображение из низкоразрешённого, последовательно устраняя шум и добавляя детали.

Примерно процесс выглядит так:

1. Низкоразрешённое изображение подаётся на вход.
2. Модель начинает с зашумлённого варианта высокого разрешения.
3. Итеративно применяется обратный процесс диффузии, который восстанавливает детали и улучшает качество.

Такой подход позволяет получать более реалистичные и детализированные результаты по сравнению с классическими методами super resolution, особенно в сложных случаях с большим увеличением масштаба.