Exploiting diffusion prior for real-world image super-resolution
We present a novel approach to leverage prior knowledge encapsulated in pre-trained text-to-image diffusion models for blind super-resolution. Specifically, by employing our time-aware encoder, we can achieve promising restoration results without altering the pre-trained synthesis model, thereby pre...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wang, Jianyi, Yue, Zongsheng, Zhou, Shangchen, Chan, Kelvin C. K., Loy, Chen Change |
---|---|
مؤلفون آخرون: | College of Computing and Data Science |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/180685 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Flare7K++: mixing synthetic and real datasets for nighttime flare removal and beyond
بواسطة: Dai, Yuekun, وآخرون
منشور في: (2025) -
Noise matters in image restoration: from synthetic degradation to real-world challenges
بواسطة: Guo, Lanqing
منشور في: (2024) -
Exploiting non-local priors via self-convolution for highly-efficient image restoration
بواسطة: Guo, Lanqing, وآخرون
منشور في: (2022) -
Exploiting the image prior in CLIP for super-resolution
بواسطة: Chen, Xingyu
منشور في: (2024) -
Efficient diffusion model for image restoration by residual shifting
بواسطة: Yue, Zongsheng, وآخرون
منشور في: (2024)