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• 级别：arXiv · Computer Vision and Pattern Recognition（2024）
• 作者：Zongsheng Yue,Kang Liao,Chen Change Loy
• 时间：2024
• 论文链接：Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion

摘要

1. 技术概述：该技术基于扩散反转，通过设计部分噪声预测策略来构建扩散模型的中间状态，作为起始采样点。核心是一个深度噪声预测器，用于估计正向扩散过程中的最优噪声图。一旦训练完成，这个噪声预测器可以用来部分初始化扩散轨迹上的采样过程，生成理想的高分辨率结果。

2. 灵活性和效率：与现有方法相比，这种方法提供了一个灵活且高效的采样机制，支持从一到五个任意数量的采样步骤。即使只有一个采样步骤，该方法也显示出与最近最先进的方法相媲美或更优的性能。