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:提高任何大小图像的分辨率 该项目使用了一个预训练的扩散模型,这个模型已经学习了如何生成高分辨率的图像。 通过这种方式,他们的方法可以从一个低分辨率图像生成一个高分辨率图像,而不需要任何关于图像内容的先验知识。非常适合用于真实世界的图像超分辨率任务。 1、使用一个名为"时间感知编码器"的工具,这个工具可将低分辨率图像转换为一个特征表示。这个特征表示包含了图像的重要信息,但是它的大小是固定的,不受图像分辨率的影响 在不改变预训练的合成模型的情况下,实现有前景的恢复结果,从而保留生成的先验并最小化训练成本。 2、使用一个名为"特征包装模块"的工具,这个工具可以将特征表示转换为一个高分辨率图像。这个工具可以通过调整一个参数来平衡生成图像的质量和保真度。 3、使用一个名为"渐进式聚合采样策略"的工具,这个工具可以生成任意大小的高分辨率图像。这个工具通过在不同的尺度上应用扩散模型,然后将结果聚合在一起,来生成高分辨率图像。

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