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第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）

文章目录

  • 前言
  • Abstract
  • 1. Introduction
  • 2. Related work
    • 2.1. Real-World Image Super-Resolution
    • 2.2. Diffusion-Based Super-Resolution
    • 2.3. Reference-Based Super-Resolution
  • 3. Methodology
    • 3.1. Cognitive Encoder
    • 3.2. Reference Image Generation and Encoding
    • 3.3. All-in-Attention Module
  • 4. Experiments
    • 4.1. Implementation Details
    • 4.2. Experimental Settings
    • 4.3. Comparison with State of the Arts
    • 4.4. Ablation Study
  • 5. Conclusion
  • Supplementary Material
    • B. Detailed Illustration of our Method
      • B.1. Cognitive Encoder Supervision
      • B.2. One-Hot Reference Attention
      • B.3. Network Structure
    • C. Additional Experiments
      • C.1. Quantitative Comparisons to Official Models
      • C.2. Comparisons to Re-trained DiffBIR
      • C.3. Voting Results of User Study
      • C.4. Number of Reference Images
      • C.5. Pixel-level Image Quality Assessment
    • D. Qualitative Comparisons
    • E. Future Work

前言

论文题目：CoSeR: Bridging Image and Language for Cognitive Super-Resolution —— CoSeR：弥合认知超分辨率的图像和语言

论文地址：CoSeR: Bridging Image and Language for Cognitive Super-Resolution

论文源码：https://github/VINHYU/CoSeR

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Abstract

现有的超分

本文标签： 图像论文BridgingCoSeRImage

版权声明：本文标题：【图像超分】论文精读：CoSeR: Bridging Image and Language for Cognitive Super-Resolution（CoSeR） 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dianzi/1727468959a1115995.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。